TGViewer
Data Scientist | ML & AI Data Scientist | ML & AI @datascience_tg · 3.05K subscribers
Post #492 1.23K
📰 Что такое эмбеддинги и как с ними работать: вводная для начинающих

Эмбеддинги — это способ представить объекты (текст, картинки, аудио) в виде числовых векторов, с которыми можно работать математически.

В статье разобраны основные подходы к созданию эмбеддингов и примеры их применения на практике.

Что вы узнаете в статье:
▶️ Что такое эмбеддинги и как они устроены с точки зрения векторного пространства;

▶️ Какие объекты можно преобразовать в эмбеддинги: текст, изображения, аудио и мультимодальные данные;

▶️ Как работать с расстояниями между векторами (евклидово, манхэттенское, косинусное);

▶️ Какие задачи можно решать с помощью эмбеддингов: классификация текстов, поиск по базе знаний, кластеризация.


Статья даёт базовое понимание эмбеддингов и показывает, как начать использовать их в реальных проектах.

➡ Читать статью

tags: #статья

➡ Data Scientist | Чат
  • ❤ 2
  • 👍 2
  • 🔥 2
More from @datascience_tg
  1. Oct 2, 2026📰 GraphRAG против обычного RAG В разборе показывают, как графы знаний помогают сохранять…
  2. Oct 1, 2026🔖 База по CUDA от NVIDIA В CUDA Refresher объясняют, как GPU распределяет вычисления и ка…
  3. Oct 1, 2026Выспался, собрал чат-бота в течения дня → заработал 29 000₽ Это не развод, а обычный день…
  4. Sep 30, 2026📰 Как работает поиск в векторных базах В статье показывают весь путь: текст → embedding →…
  5. Sep 29, 2026🔖 Архитектура GPU для тех, кто работает с LLM-инференсом В руководстве разбирают, как сов…
  6. Sep 28, 2026📰 Как дообучать LLM через Supervised Fine-Tuning В статье разбирают SFT — один из ключевы…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →