Эмбеддинги в машинном обучении представляют собой численные векторные формы объектов, таких как слова, изображения и аудиофайлы. Эти векторы создаются для упрощения и компактного представления исходных данных в многомерном пространстве. Эмбеддинги сохраняют семантические и структурные связи между объектами, что делает их полезными для моделей глубокого обучения. Процесс их обучения может происходить одновременно с нейронной сетью или заранее, с использованием больших объемов данных и таких алгоритмов, как Word2Vec, GloVe и Fasttext.