Artikkelen viser hvordan tekst‑embeddings kan forstås og utforskes i Excel.
Forfatteren forklarer at dyp læring i praksis handler om å lære datarepresentasjoner, og presenterer tekst‑embeddings som metoden for å gjøre diskrete ord om til numeriske vektorer. To hovedtilnærminger vises med IMDB‑datasettet: overvåket læring der embeddings læres som del av en binær sentimentklassifiseringsoppgave (forfatteren gir et eksempel med en‑dimensjonale embeddings), og usupervisert eller selv‑overvåket læring med word2vec. Embeddings erstatter faste kategorikodinger som one‑hot eller label encoding ved at hvert ord får en trenbar vektor, og forfatteren demonstrerer hvordan disse vektorene kan eksporteres og plottes i Excel; et plott av embedding‑verdi mot ordfrekvens viste et tydelig mønster der positive verdier var assosiert med enkelte ord.
Kort om norsk relevans: Metodene for å lære og undersøke tekst‑embeddings i Excel, vist med IMDB‑datasettet, kan gjøre det lettere for norske utviklere, forskere og offentlige aktører å forstå representasjonslæring innen kunstlig intelligens (KI). Dette er relevant for AI-nyheter og anvendelser i norske miljøer.
Kilde: https://towardsdatascience.com/the-machine-learning-advent-calendar-day-22-embeddings-in-excel | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API og kvalitetssikret av redaksjonen i Ainy.no
