Visualizar las descripciones incrustadas
Ahora que has creado incrustaciones a partir de las descripciones de los productos, ¡es hora de explorarlas! Utilizarás t-SNE para reducir el número de dimensiones de los datos incrustados de 1.536 a dos, lo que hará que los datos sean mucho más fáciles de visualizar.
Empezarás con la lista de diccionarios products
con la que trabajaste en el último ejercicio, que contiene información sobre productos y las incrustaciones que creaste a partir de 'short_description'
. Como recordatorio, aquí tienes un avance de products
:
products = [
{
"title": "Smartphone X1",
"short_description": "The latest flagship smartphone with AI-powered features and 5G connectivity.",
"price": 799.99,
"category": "Electronics",
"features": [
"6.5-inch AMOLED display",
"Quad-camera system with 48MP main sensor",
"Face recognition and fingerprint sensor",
"Fast wireless charging"
],
"embedding": [-0.014650369994342327, ..., 0.008677126839756966]
},
...
]
matplotlib.pyplot
y numpy
se han importado como plt
y np
, respectivamente.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a las incrustaciones con la OpenAI API
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
# Create categories and embeddings lists using list comprehensions
categories = [product[____] for product in products]
embeddings = [product[____] for product in products]