Векторное представление данных важно в современной науке, так как оно позволяет:

• Эффективно искать в больших объёмах данных. 1 Для задач информационного поиска или рекомендаций векторные представления документов помогают быстро находить наиболее релевантные данные. 1
• Находить семантически схожие элементы. 1 После представления слов или предложений в виде векторов векторная база данных быстро возвращает ближайшие векторы, отражающие семантическое сходство. 1
• Использовать память переводов. 1 В машинном переводе ранее выполненные переводы можно хранить в виде векторов, что позволяет использовать или адаптировать их для новых запросов, улучшая скорость и согласованность перевода. 1
• Хранить и извлекать эмбеддинги графов знаний. 1 Это полезно для задач предсказания связей и разрешения сущностей. 1
• Обнаруживать аномалии. 1 В задачах классификации текста или обнаружения спама векторные представления текстов могут быть использованы для поиска аномалий. 1

Кроме того, благодаря своему одномерному характеру векторное представление обучающих характеристик для ML-модели занимает меньше места в памяти, что важно для современных ИИ-приложений, от которых пользователей ожидает оперативного ответа. 2