嵌入 (embeddings) 和特征 (features) 都用于在机器学习中表示数据，但它们的创建和使用方式不同。特征是数据的可测量属性或特征，作为模型的输入。这些可以是原始值（如图像中的像素强度）或工程属性（如统计摘要或特定领域的指标）。例如，在文本分类中，特征可能包括字数、词频-逆文档频率 (TF-IDF) 分数或句法标签。特征通常基于领域知识手工制作，以突出显示与任务相关的模式，例如在图像处理中使用边缘检测滤波器来强调对象边界。
另一方面，嵌入是数据的学习表示，通常位于较低维度的空间中。嵌入不是依赖于显式的人工设计，而是通过训练模型来捕获数据中的关系而生成的。例如，像 Word2Vec 或 BERT 这样的词嵌入将单词转换为密集向量，其中语义相似的单词（例如，“国王”和“女王”）在向量空间中更接近。同样，来自像 ResNet 这样的模型的图像嵌入将图像编码为抽象视觉特征（如形状或纹理）的向量。这些嵌入不能直接解释，但可以提炼出对分类或聚类等下游任务有用的有意义的模式。
关键的区别在于它们的创建和目的。特征通常是手动定义或从领域专业知识中派生的，这使得它们可解释，但在捕获复杂关系方面可能受到限制。嵌入通过学习潜在模式来自动提取特征，这可以更有效地处理高维或非结构化数据。例如，不是为推荐系统设计特征（例如，用户年龄或产品类别），嵌入可以将用户和项目表示为从交互数据中学习到的向量。但是，嵌入需要足够的训练数据和计算资源，并且它们缺乏透明度会使调试更加困难。选择哪种方法取决于问题：特征适用于结构化、可解释的场景，而嵌入擅长处理非结构化数据或手动特征工程不切实际的任务。