Vida com IA #128- Embeddings e vetores de alta dimensão.
Sep 4, 2025
Neste episódio, a conversa se aprofunda em embeddings e vetores de alta dimensão. É discutida a importância das distâncias, como a euclidiana e a de cosseno, no contexto de Deep Learning. Os anfitriões ainda falam sobre o alinhamento angular entre vetores, proporcionando uma análise técnica e visual. A complexidade e a interpretação das distâncias variam de acordo com o problema abordado, tornando o tema fascinante e relevante para quem estuda inteligência artificial.
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Episode notes
Vetor Como Ponto Semântico
- Um vetor é um ponto no espaço com magnitude e ângulo que representa informação.
- Essa representação permite localizar semanticamente itens no embedding.
Embedding Representa Significado
- Espaço de embedding usa vetores para representar significado em múltiplas dimensões.
- Objetos semanticamente semelhantes tendem a ficar próximos nesse espaço.
Euclidiana vs Cosseno
- Existem duas medidas comuns de similaridade: euclidiana e cosseno.
- Cada métrica captura aspectos diferentes: posição/magnitude versus ângulo/alinhamento.