De ingesloten beschrijvingen visualiseren

Nu je embeddings hebt gemaakt van de productbeschrijvingen, is het tijd om ze te verkennen! Je gebruikt t-SNE om het aantal dimensies in de embeddingsgegevens van 1.536 naar twee terug te brengen, zodat de data veel makkelijker te visualiseren is.

Je begint met de products-lijst met dictionaries waar je in de vorige oefening mee werkte. Die bevat productinformatie en de embeddings die je hebt gemaakt van de 'short_description'. Ter herinnering, hier is een preview van 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 en numpy zijn geïmporteerd als respectievelijk plt en np.