Konzept#Maschinelles Lernen#Daten
Embedding
Embeddings sind numerische Vektorrepräsentationen von Objekten (Wörter, Dokumente, Bilder), die semantische Ähnlichkeiten abbilden. Sie ermöglichen effiziente Suche, Clustering und ML-gestützte Vorhersagen. Das Konzept umfasst Erzeugungsstrategien, Evaluationsmetriken, Skalierungsfragen und Hinweise zu Interpretierbarkeit sowie typische Fehlanwendungen.
Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.
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Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
Worum geht es hier?
Diese Seite bietet einen neutralen Einstieg mit Kerndaten, Strukturkontext und direkten Beziehungen – unabhängig von Lern- oder Entscheidungswegen.
Basisdaten
Kontext
Organisationsebenei
Domäne
Organisationsreifei
Fortgeschritten
Auswirkungi
Technisch
Entscheidung
Entscheidungstypi
Design
Value Streami
Umsetzung
Einschätzung
Komplexitäti
Mittel
Reifegradi
Etabliert
Cognitive Loadi
Mittel
Kontext im Modell
Strukturelle Einordnung
Verortung in der Struktur.
Keine Strukturpfade verfügbar.
Beziehungen
Verknüpfte Bausteine
Direkt verbundene Content-Elemente.
Abhängigkeit · Setzt voraus
(1)
Prozess · Ermöglicht
(2)