Plongements d'entités

Les Embeddings d'Entités sont une technique permettant d'appliquer l'apprentissage profond aux données tabulaires, en représentant les données catégorielles des systèmes d'information sous forme de vecteurs multidimensionnels. Cette approche vise à capturer des relations complexes entre les caractéristiques catégorielles, améliorant ainsi la compréhension et la puissance prédictive du modèle pour les données non numériques. Les Embeddings d'Entités jouent donc un rôle crucial dans les systèmes de recommandation, l'analyse du comportement des utilisateurs et d'autres domaines.