임베딩 임베딩(Embedding)은 고차원 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 저차원 벡터로 변환하는 기술입니다. 예를 들어, 텍스트나 이미지 같은 고차원 데이터를 숫자 벡터로 표현해 다양한 인공지능 모델이 처리할 수 있게 합니다. 임베딩은 주로 자연어 처리(NLP), 이미지 인식, 추천 시스템 등에서 사용되며, 각 데이터 간의 유사성이나 관계를 벡터 공간에서 나타낼 수 있게 합니다. 1. 단어 임베딩 (Word Embedding)단어 임베딩은 단어를 벡터로 표현하는 방식입니다. 이를 통해 단어 간의 유사성을 벡터 공간에서 파악할 수 있으며, 대표적으로 Word2Vec과 GloVe가 있습니다. 이 임베딩을 통해 단어 사이의 의미적 유사성을 계산할 수 있습니다.gensim 라이브러리를 사용하여 Word2V..