Un livello di incorporamento è un tipo di livello in una rete neurale che mappa i dati di input in una rappresentazione vettoriale di dimensione inferiore. Viene tipicamente utilizzato per mappare variabili categoriche o testo in rappresentazioni vettoriali numeriche, che consentono alla rete di apprendere le relazioni sottostanti tra gli input e gli output. Ciò può essere utile per attività come l'analisi del sentiment, l'etichettatura delle sequenze e la classificazione del testo, in quanto aiuta la rete a identificare le relazioni tra gli input e gli output e a migliorare l'accuratezza del modello.
Spiega cos'è un livello di incorporamento e il suo scopo in Machine Learning.