AI understands meaning by converting text, images, and behavior into numerical vectors called embeddings. Words like "king" and "queen" get close vectors because they're similar, while unrelated words stay far apart. This lets AI find patterns and semantic relationships that simple number encoding can't capture.
कप्यूटर स्टार्टिंग से ही सिर्फ और सिर्फ नंबर समझ सकता है वैसे ही ए आई बी सिर्फ नंबर्स पर वर्क करता है इसीलिए हम परफॉर्म करते हैं एमबेडएमबेडिंग का मतलब है किसी भी मीनिंग को नंबर में कनवर्ट करना किसी भी टेक्स्ट, इमेज, बिहेवियर सब कुछ हम वेक्टर्स में कनवर्ट करते हैं ताकि मशीन जो है उनके बीच का रिलेशनशिप समझ सके सिमिलर चीजों के वेक्टर्स पास पास होते हैं और जो नॉन रिलेटेड या डिफ्रेंट चीजें होती हैं उनको दूर दूर होते हैं इसको किंग क्वीन और एपल के एग्जाम्पल ऐसी समझताहै अगर आप ध्यान से इन तीनों के वेक्टर्स देखो तो किंग और क्वीन के वेक्टर थोड़े से क्लोज वेक्टर्स मतलब उनकी वैल्यू भी आसपास नजर आ रही है और एपल टोटली ही है तो किंग और क्वीन थोड़े रिलेटेबल वर्ड्स हैं जिनके मीनिंग थोड़े से सिमिलर हो सकते हैं बट ऐपल का उनसे कोई लेना देना नहीं है वेडिंग को कंप्यूट करने के लिए डिफरेंट मैथर्ड को यूज किया जाता है जैसे न्यूरल नेटवर्क, मेट्रिक, फैक्टराइजेशन, ट्रिपलेट, लॉस लर्निंग या फिर कुछ रेकमेंडेशन मॉडल्स भी हैं जिनको आप डायरेक्ट ली यूज कर सकते हो देखो स्टेप्स बहुत सिम्पल होते हैं प्री प्रोसेस किया जाता है डेटा को इनीशयलाइजेशनहोती है ट्रेनिंग करी जाती है उसके बाद वेक्टर को एक्स्ट्रैक किया जाता है कुछ इस फॉर्मेट में इक्वेशन को फॉर्म किया जाता है कि एम्बेडिंग डाइमेंशंस भी उसमें
अप्लाई की जाती है
डाइमेंशन्स क्या होती है कैसे अप्लाई करते है किसी और वीडियो में कवर करेंगे बट अभी के लिए यह समझो कि एम्बेडिंग जरूरी क्यों था ट्रेडिशनली हम क्या करते थे वनहॉटएनकोडिंग परफॉर्म करते थे जिसकी वजह से क्या होता था बहुत ज्यादा डाइमेंशनालिटी मिल जाती थी और दूसरा सिमेंटिक कोई मीनिंग ही नहीं मिल पाता था और एम्बेडिंग ने ये सारी चीजें सॉल्व कर दी हमें सिमेंटिंग सिमिलारिटी मिलती है कॉन्टेक्ट मिलता है रिलेशनशिप समझ में आता और डेटा के पैटन भी समझ में आते हैं
2 वेक्टर के बीच सिमिलारिटी मेजर करने के लिए हम मल्टिपल मेथर्ड को यूज करते हैं जिसे को साइंस सेमेलारिटी निकाली जाती है जो बहुत कॉमन भी है इसको निकालने के बाद 3 ही वैल्यूज मिलती है वन जीरो माइनस वन वन मतलब आइडेंटिकल जीरो मतलब रिलेटेड माइनस मतलब बिल्कुल भी रिलेटेड नहीं है क्लूडियनडिस्टेंस निकाला जाता है दूसरा मैथर्ड सिमिलारिटी मेजर करने का डिफरेंट टाइप की एम्बेडिंग परफॉर्म होती है जैसे वर्ड एम्बेडिंग के लिए आप ये डिफ्रेंट मॉडल यूज कर सकते हैं जैसे पैरिस फ्रांस से रिलेटेड है वैसे ही दिल्ली इंडिया से रिलेटेड इसी को वर्ड एम्बेडिंग कहते है और संटेंसएम्बेडिंग जैसे आई लव, आई और आई एंजॉय आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस दोनों के सिमिलर वेक्टर्स होंगे वैसे ही इमेज एम्बेडिंग परफॉर्म करने के लिए सी एन एन मॉडल और मल्टी मॉडल बेडिंग भी परफॉर्म की जाती है बाल वर्ड यूज केस में सिमेंटिक, सर्च, रेकमेंडेशन, सिस्टम, रैक, सिस्टम इन सब में एम्बेडिंग का इस्तेमाल होता है।
