Entitätsembeddungen

Entity Embeddings sind eine Technik, die tiefes Lernen auf tabellarische Daten anwendet, indem kategorische Daten in Informationssystemen als mehrdimensionale Vektoren dargestellt werden. Dieser Ansatz zielt darauf ab, komplexe Beziehungen zwischen kategorischen Merkmalen zu erfassen, um das Verständnis und die Vorhersagekraft des Modells für nicht-numerische Daten zu verbessern. Entity Embeddings spielen daher eine wichtige Rolle in Empfehlungssystemen, der Analyse von Nutzerverhalten und anderen Bereichen.