“임베딩”이라는 용어는 주어진 텍스트나 기타 데이터를 고차원의 숫자 벡터로 변환하는 과정을 나타냅니다. 이 용어는 “내포(embed)” 또는 “숨기다”라는 의미를 가지고 있습니다.
텍스트나 다른 형태의 데이터는 기본적으로는 문자 또는 심볼의 나열로 이루어져 있으며, 컴퓨터가 이해하고 처리하기 어려울 수 있습니다. 그러나 임베딩을 통해 데이터를 숫자로 변환하면, 기존의 텍스트 정보를 내포하고 숨기면서도 컴퓨터가 쉽게 처리할 수 있는 형태로 변환됩니다.
임베딩은 데이터를 공간상의 벡터 공간에 잘 배치함으로써 의미와 유사성을 보존하려는 목적을 가지고 있습니다. 이러한 임베딩 과정을 통해 텍스트의 의미적 관계를 보존하거나 유사한 특성을 가진 데이터들이 공간상에서 가까이 위치하도록 만들 수 있습니다. 이렇게 숫자로 임베딩된 데이터는 머신러닝 모델이나 딥러닝 모델 등 다양한 기계 학습 알고리즘에 적용될 수 있어, 자연어 처리, 이미지 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
따라서 “임베딩”이라는 용어는 데이터를 숫자로 변환하면서 기존의 정보를 내포하고 숨기는 과정을 잘 표현하기 위해 사용되고 있습니다.
문자를 숫자로 임베딩하는 가장 간단한 예는 “원핫 인코딩(One-Hot Encoding)”입니다. 원핫 인코딩은 각 문자를 고유한 숫자로 매핑하는 방식입니다. 각 문자는 고유한 인덱스에 해당하는 숫자로 표현되며, 해당 인덱스 위치에는 1이, 다른 인덱스 위치에는 0이 할당됩니다. 이렇게 숫자로 표현된 벡터가 해당 문자를 임베딩한 결과입니다.
예를 들어, 알파벳 대문자를 숫자로 임베딩하는 경우, 각 알파벳을 숫자로 매핑하여 원핫 인코딩할 수 있습니다. 다음은 알파벳 대문자를 숫자로 임베딩하는 예입니다:
A: [1, 0, 0, …, 0]
B: [0, 1, 0, …, 0]
C: [0, 0, 1, …, 0]
…
Z: [0, 0, 0, …, 1]
각 알파벳은 26차원의 벡터로 표현되며, 해당 알파벳에 해당하는 인덱스 위치에 1이 할당되고 나머지 위치에는 0이 할당됩니다. 이렇게 원핫 인코딩된 벡터는 문자를 숫자로 표현하는 간단한 임베딩 방식입니다.
임베딩과 인코딩은 서로 다른 의미를 가지는 용어입니다.
인코딩(Encoding)은 정보를 다른 형식이나 표현 방식으로 변환하는 과정을 의미합니다. 이는 주어진 데이터나 정보를 특정 규칙에 따라 변환하여 다른 형태로 표현하는 것을 말합니다. 예를 들어, 문자열을 숫자나 이진 코드로 변환하는 것이 인코딩에 해당합니다.
반면에 임베딩(Embedding)은 주어진 데이터를 저차원의 공간에 표현하는 기법입니다. 데이터의 의미와 특성을 보존하면서 차원을 축소하거나 밀집한 벡터로 변환합니다. 주로 자연어 처리 분야에서 텍스트나 단어를 수치 벡터로 변환하는 과정을 임베딩이라고 합니다. 임베딩은 주어진 데이터의 의미와 관련성을 보다 잘 표현할 수 있는 저차원의 벡터 표현을 생성하는 것을 목표로 합니다.
따라서, 인코딩은 데이터의 형식을 변환하는 일반적인 개념이며, 임베딩은 특히 텍스트나 단어와 같은 고차원의 데이터를 저차원으로 변환하는 특정한 기법이라고 볼 수 있습니다.