Definición: 
Los embeddings son representaciones vectoriales densas de datos, como palabras, frases, imágenes o incluso nodos de un grafo, en un espacio multidimensional de baja dimensión. Esta técnica permite transformar información compleja y poco estructurada en listas de números que capturan relaciones semánticas, patrones y similitudes entre los elementos, facilitando su procesamiento por algoritmos de inteligencia artificial y machine learning.
En el contexto del procesamiento de lenguaje natural (NLP), los embeddings permiten a las máquinas “entender” el significado y contexto de las palabras, y en visión por computadora, representan imágenes de forma que los modelos puedan analizarlas y compararlas de manera eficiente.
Características principales de los embeddings
- Reducción de dimensionalidad: Transforman datos complejos en vectores de baja dimensión, permitiendo un procesamiento más eficiente y menos costoso en términos computacionales.
- Captura de relaciones semánticas: Los embeddings ubican elementos similares cerca unos de otros en el espacio vectorial, reflejando similitudes de significado o función.
- Versatilidad: Pueden aplicarse a palabras, frases, documentos, imágenes, audios y grafos, adaptándose a múltiples tipos de datos.
- Aprendizaje automático: Se generan a través de redes neuronales entrenadas en grandes volúmenes de datos, lo que permite que los modelos aprendan patrones y relaciones complejas sin intervención humana directa.
- Escalabilidad: Permiten manejar grandes volúmenes de datos no estructurados, como textos o imágenes, de manera eficiente.
- Facilitan la visualización: Los embeddings pueden proyectarse en dos o tres dimensiones para analizar visualmente la relación entre los datos.
Cómo funcionan los embeddings
El proceso de creación de embeddings comienza con la transformación de datos brutos -por ejemplo, palabras o imágenes- en vectores numéricos mediante redes neuronales o técnicas de aprendizaje automático. En el caso del lenguaje, el modelo analiza grandes corpus de texto y aprende a ubicar palabras con significados o contextos similares cerca unas de otras en el espacio vectorial.
Así, términos como “perrito” y “canino” estarán próximos, mientras que palabras con significados distintos estarán más alejadas. En imágenes, los embeddings se generan utilizando redes neuronales convolucionales (CNN), que extraen características visuales relevantes y las representan como vectores. Para grafos, técnicas como Node2Vec o DeepWalk transforman nodos y relaciones en vectores que conservan la estructura del grafo.
Una vez entrenados, estos modelos pueden convertir nuevos datos en embeddings, permitiendo comparar, clasificar o agrupar información según su similitud matemática. Esta capacidad es esencial para tareas como búsqueda semántica, sistemas de recomendación y clasificación automática.
Aplicaciones y casos de uso de los embeddings
Los embeddings han revolucionado múltiples áreas de la inteligencia artificial y el análisis de datos. Algunas de sus aplicaciones más destacadas incluyen:
- Búsqueda semántica: Permiten encontrar resultados relevantes aunque no coincidan exactamente con los términos de búsqueda, mejorando la experiencia en motores como Google o YouTube.
- Sistemas de recomendación: Utilizan embeddings para relacionar usuarios y productos, generando recomendaciones personalizadas en plataformas de e-commerce, streaming o redes sociales.
- Procesamiento de lenguaje natural: Son la base de modelos de traducción automática, chatbots, análisis de sentimientos, resumen y clasificación de texto.
- Visión por computadora: Facilitan tareas como clasificación de imágenes, detección de objetos y búsqueda de imágenes similares.
- Agrupamiento y segmentación: Permiten identificar patrones y agrupar datos similares, útil en marketing, análisis de clientes o detección de fraudes.
- Representación de grafos: Transforman nodos y relaciones en vectores para tareas como predicción de enlaces o clasificación de nodos en redes complejas.
Ventajas de embeddings en modelos de IA
- Mejor comprensión semántica: Los modelos pueden captar matices y relaciones complejas entre datos, superando las limitaciones de métodos tradicionales como la codificación one-hot.
- Mayor precisión en tareas de clasificación y búsqueda: Al representar similitudes de manera matemática, los embeddings mejoran la relevancia de los resultados y la capacidad de los modelos para identificar patrones.
- Reducción de recursos computacionales: La reducción de dimensionalidad permite trabajar con grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
- Transferencia de conocimiento: Los embeddings entrenados en un dominio pueden reutilizarse en otros, acelerando el desarrollo de nuevos modelos y aplicaciones.
- Versatilidad y escalabilidad: Su aplicabilidad a diferentes tipos de datos y tareas los convierte en una herramienta fundamental en la inteligencia artificial moderna.
- Facilidad para la integración con otros modelos: Los embeddings sirven como insumo para modelos de clasificación, generación de texto, detección de anomalías y más.
Los embeddings han transformado la forma en que los sistemas de inteligencia artificial procesan y entienden datos, permitiendo aplicaciones más inteligentes, precisas y personalizadas en todos los sectores digitales.