嵌入 (Embeddings) 非常重要，因为它们将复杂的、非结构化数据转换为机器学习模型可以有效处理的数值表示。 传统的模型需要结构化的数值输入，但现实世界中的数据（例如文本、图像或用户行为）通常是非结构化的。 嵌入通过将离散实体（单词、图像等）映射到连续空间中的密集向量来解决这个问题。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，诸如“狗”和“小狗”之类的词被转换为向量，其中它们的相似性通过它们在向量空间中的接近程度来反映。 这使得模型能够识别原始数据中不明显的模式和关系。 如果没有嵌入，处理文本数据将需要低效的方法，例如one-hot编码，这将创建稀疏的、高维的向量，这些向量在计算上昂贵且缺乏有意义的关系。
嵌入 (Embeddings) 的另一个关键好处是它们能够捕获语义或上下文关系。 例如，在词嵌入中，向量上的数学运算可以反映语言规则。 经典的例子是，“国王”的向量减去“男人”加上“女人”得到一个接近“女王”的向量。 这种属性允许模型推广到训练数据之外，从而提高翻译或情感分析等任务的性能。 类似地，在推荐系统中，嵌入 (Embeddings) 可以在共享空间中表示用户和项目（例如，电影）。 如果用户的嵌入 (Embeddings) 接近某些电影嵌入 (Embeddings)，则模型可以推荐相关的标题。 这些关系是在训练期间自动学习的，从而减少了手动特征工程的需要。 这使得嵌入 (Embeddings) 在上下文或含义很重要的任务中特别强大，例如搜索引擎根据查询意图对结果进行排名。
最后，嵌入 (Embeddings) 提高了计算效率并实现了可扩展性。 当高维数据（例如图像或文档）被简化为低维嵌入 (Embeddings) 时，它们变得易于管理。 例如，卷积神经网络 (CNN) 生成的图像嵌入 (Embeddings) 将像素数据压缩成保留基本特征的紧凑向量。 这减少了内存使用并加快了相似性搜索等任务的速度。 嵌入 (Embeddings) 还有助于迁移学习：预训练的嵌入 (Embeddings)（例如，文本的 BERT）允许开发人员使用通用知识来引导模型，从而节省训练时间和资源。 此外，嵌入 (Embeddings) 统一了多样的数据类型，从而实现了多模态模型——例如，将文本和图像嵌入 (Embeddings) 组合在一起以生成标题。 通过简化数据表示并增强模型性能，嵌入 (Embeddings) 已成为现代机器学习工作流程中的基础工具。