模型嵌入和不嵌入的区别?

模型嵌入是将数据转化为低维向量，保留关键信息；不嵌入则直接使用原始数据。嵌入适合处理复杂关系，不嵌入适合简单场景。

区别

模型嵌入：将高维数据压缩成低维向量，计算更快，适合机器学习任务。比如把图片变成数字串，方便计算机识别。嵌入后数据更紧凑，能捕捉隐藏模式，但会丢失部分细节。训练时需要额外步骤，效果更好。

不嵌入：直接使用原始数据，比如表格或文本。处理简单直观，无需转换步骤，适合快速分析。但数据量大时计算慢，难以发现深层关联。适合小规模数据或规则明确的场景，灵活性较低。