Embedding er et vigtigt koncept inden for kunstig intelligens og maskinlæring. Det refererer til processen med at omdanne kategoriske variable til en form, der kan forstås og behandles af en algoritme. I stedet for at arbejde med rå tekst eller kategoriske data, omdanner vi disse data til numeriske vektorer, der kan behandles af en algoritme. Dette er særligt vigtigt i behandlingen af tekstdata, hvor ordene i en sætning kan omdannes til numeriske vektorer, der repræsenterer deres betydning i en højere dimension. Disse vektorer er kendt som 'word embeddings'. For eksempel, i stedet for at behandle ordet "hund" som en enkelt enhed, kan vi omdanne det til en vektor, der repræsenterer dets betydning i forhold til andre ord. Dette gør det muligt for algoritmer at forstå konteksten og semantikken af ordene, hvilket fører til mere præcise og effektive modeller. Embedding er altså en teknik, der bruges til at omdanne komplekse, højdimensionale data til en lavere dimension, der er nemmere at arbejde med for algoritmer. Det er en central del af mange moderne AI-systemer, især inden for områder som naturlig sprogbehandling og anbefalingssystemer.