Embedding技术在机器学习和深度学习中解决了多种问题，主要包括：

1. **维度降低**：在处理高维数据时，如文本、图像或基因数据，embedding技术可以将原始高维空间中的数据点映射到低维空间，同时尽量保持数据点之间的相似性。这样不仅可以减少计算资源的消耗，还可以提高后续任务（如分类或聚类）的效率。

2. **稠密表示**：许多机器学习模型，特别是深度学习模型，需要输入是连续的、稠密的数值向量。通过embedding技术，可以将离散的数据（如单词、用户ID）转换为稠密的向量表示，这些向量可以更好地捕捉数据的内在特征和语义信息。

3. **相似性度量**：在推荐系统、搜索引擎和信息检索中，embedding可以用来计算不同数据点（如商品、查询、文档）之间的相似性。这使得系统能够提供更准确的推荐和搜索结果。

4. **跨域知识迁移**：在多任务学习和迁移学习中，从一个任务中学到的embedding可以被用来帮助另一个相关的任务。例如，在自然语言处理中，从大量文本中学到的词向量可以被用来改善机器翻译、情感分析等任务的性能。

5. **数据压缩**：通过将数据点映射到低维向量，embedding可以作为一种数据压缩技术。这在存储和传输大量数据时非常有用。

6. **可视化**：将高维数据通过embedding技术映射到二维或三维空间，可以使得数据可视化成为可能，有助于数据的分析和理解。

总的来说，embedding技术通过将离散的、高维的数据转换为连续的、低维的向量表示，不仅降低了数据的维度，还保留了数据的结构和关系信息，从而在多种机器学习任务中发挥重要作用。