Como os embeddings são melhor descritos em contextos de IA e machine learning?

Embeddings são representações numéricas de dados (como palavras, imagens ou usuários) em um espaço vetorial de dimensão inferior. Eles capturam as relações e o significado semântico entre os itens, de modo que itens semelhantes fiquem próximos no espaço vetorial. Isso permite que algoritmos de machine learning processem dados complexos de forma mais eficiente e eficaz. A compactação de conjuntos de dados é uma consequência, não a definição primária. Criptografia é para segurança, e visualização de dados é uma aplicação, não a natureza do embedding em si.