벡터 임베딩이란 무엇입니까?

벡터 임베딩은 단어, 구 및 기타 데이터 유형의 관계와 의미를 포착하는 수치 표현입니다. 벡터 임베딩을 통해 객체의 필수 특성이나 특징이 간결하고 체계적인 숫자 배열로 변환되어 컴퓨터가 정보를 빠르게 검색할 수 있도록 도와줍니다. 유사한 데이터 포인트는 다차원 공간의 포인트로 변환된 후 서로 더 가깝게 클러스터링됩니다.

다양한 응용 분야, 특히 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습(ML), 벡터 임베딩은 유사성 비교, 클러스터링 및 분류와 같은 작업을 위해 데이터를 조작하고 처리하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 텍스트 데이터를 볼 때 다음과 같은 단어가 있습니다. 방법 과 냐옹 문자 구성의 차이에도 불구하고 비슷한 의미를 전달합니다. 효과적인 의미 검색은 용어 간의 의미 유사성을 적절하게 포착하는 정확한 표현에 의존합니다.

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임베딩과 벡터는 같은 것인가요?

이용 약관 벡터 과 임베딩 벡터 임베딩의 맥락에서 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다. 둘 다 숫자 데이터 표현을 나타냅니다. 데이터 포인트 고차원 공간에서 벡터로 표현됩니다.

벡터는 정의된 차원을 가진 숫자 배열을 참조하는 반면, 벡터 임베딩은 이러한 벡터를 사용하여 연속 공간의 데이터 포인트를 나타냅니다.

임베딩은 중요한 정보, 의미론적 링크, 문맥적 특성 또는 학습 알고리즘을 통해 학습된 데이터의 조직화된 표현을 캡처하기 위해 데이터를 벡터로 표현하는 것을 의미합니다. 기계 학습 모델.

벡터 임베딩 유형

벡터 임베딩은 다양한 형태로 제공되며, 각각은 다양한 종류의 데이터를 표현하는 고유한 기능을 가지고 있습니다. 다음은 벡터 임베딩의 몇 가지 일반적인 유형입니다.

• 단어 임베딩. 단어 임베딩은 연속 공간에서 개별 단어를 벡터로 표현한 것입니다. 다음과 같은 작업에서 단어 사이의 의미론적 링크를 캡처하는 데 자주 사용됩니다. 심리 분석, 언어 번역 및 단어 유사성.
• 문장 임베딩. 완전한 문장의 벡터 표현을 문장 임베딩이라고 합니다. 문장의 의미와 맥락을 포착하므로 감정 분석, 텍스트 분류, 정보 검색 등의 작업에 도움이 됩니다.
• 문서 임베딩. 문서 임베딩은 기사나 보고서와 같은 전체 문서를 벡터로 표현한 것입니다. 일반적으로 문서 유사성, 클러스터링 및 추천 시스템과 같은 작업에 사용되며 문서의 일반적인 의미와 내용을 포착합니다.
• 사용자 프로필 벡터. 이는 사용자의 선호도, 행동 또는 특성을 벡터로 표현한 것입니다. 그들은에 사용됩니다 고객 세분화, 개인화된 추천 시스템 및 타겟 광고를 통해 사용자별 데이터를 수집합니다.
• 이미지 벡터. 이는 사진이나 비디오 프레임과 같은 시각적 항목의 벡터 표현입니다. 그들은 다음과 같은 작업에 사용됩니다. 물체 인식, 이미지 검색 및 콘텐츠 기반 추천 시스템을 통해 시각적 특징을 포착합니다.
• 제품 벡터. 제품이나 항목을 벡터로 표현하는 이들은 제품 검색, 제품 분류 및 추천 시스템에서 제품 간의 특징과 유사점을 수집하는 데 사용됩니다.
• 사용자 프로필 벡터. 사용자 프로필 벡터는 사용자의 기본 설정, 행동 또는 특성을 나타냅니다. 이는 사용자 세분화, 개인화된 추천 시스템 및 표적 광고 사용자별 데이터를 수집합니다.

벡터 임베딩은 어떻게 생성되나요?

벡터 임베딩은 모델을 훈련하여 데이터를 수치 벡터로 변환하는 ML 접근 방식을 사용하여 생성됩니다. 일반적으로 깊은 컨벌루션 신경망 이러한 유형의 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 결과 임베딩은 종종 조밀하며(모든 값은 2,000이 아님) 최대 2차원까지 높은 차원을 갖습니다. WordXNUMXVec, GLoVE 및 BERT 단어, 구문 또는 단락을 텍스트 데이터용 벡터 임베딩으로 변환합니다.

프로세스에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.

1. 대규모 데이터 세트를 수집합니다. 텍스트 또는 이미지와 관련된 임베딩이 의도된 특정 데이터 카테고리를 캡처하는 데이터 세트가 수집됩니다.
2. 데이터를 전처리합니다. 데이터 유형에 따라 정리, 준비 및 데이터 전처리 노이즈 제거, 사진 크기 조정, 텍스트 정규화 및 추가 작업 수행이 포함됩니다.
3. 모델을 훈련시킵니다. 데이터의 링크와 패턴을 식별하기 위해 모델은 데이터 세트를 사용하여 훈련됩니다. 목표 벡터와 예측 벡터 간의 차이를 줄이기 위해 사전 훈련된 모델의 매개변수는 훈련 단계에서 변경됩니다.
4. 벡터 임베딩을 생성합니다. 훈련 후 모델은 새로운 데이터를 수치 벡터로 변환하여 원본 데이터의 의미 정보를 효과적으로 캡슐화하는 의미 있고 구조화된 표현을 제시할 수 있습니다.

벡터 임베딩은 시계열 데이터, 텍스트, 그림, 오디오를 포함한 광범위한 데이터 유형에 대해 만들 수 있습니다. 3차원(XNUMXD) 모델 그리고 비디오. 임베딩이 형성되는 방식으로 인해 유사한 의미를 가진 객체는 벡터 공간에서 서로 가까운 벡터를 갖게 됩니다.

벡터 임베딩은 어디에 저장되나요?

벡터 임베딩은 다음과 같은 특수 데이터베이스에 저장됩니다. 벡터 데이터베이스. 이러한 데이터베이스는 데이터 특징을 고차원적으로 수학적 표현한 것입니다. 표준 스칼라 기반 데이터베이스 또는 독립 벡터 인덱스와 달리 벡터 데이터베이스는 대규모 벡터 임베딩을 저장하고 검색하는 데 있어 특정한 효율성을 제공합니다. 벡터 검색 기능을 위해 대량의 데이터를 효과적으로 저장하고 검색할 수 있는 기능을 제공합니다.

벡터 데이터베이스에는 성능 및 성능을 포함한 몇 가지 주요 구성 요소가 포함되어 있습니다. 결함 허용. 벡터 데이터베이스의 내결함성을 보장하려면 복제 및 샤딩 기술이 사용됩니다. 복제는 수많은 노드에 걸쳐 데이터 복사본을 생성하는 프로세스인 반면, 샤딩은 데이터를 여러 노드에 걸쳐 분할하는 프로세스입니다. 이는 노드에 장애가 발생하더라도 내결함성과 중단 없는 성능을 제공합니다.

벡터 데이터베이스는 기계 학습 및 인공 지능에 효과적입니다(AI) 관리에 특화된 애플리케이션 비정형 및 반정형 데이터.

벡터 임베딩의 응용

벡터 임베딩은 다양한 산업 분야에서 여러 가지 용도로 사용됩니다. 벡터 임베딩의 일반적인 응용 분야는 다음과 같습니다.

• 추천 시스템. 벡터 임베딩은 Netflix 및 Amazon을 포함한 업계 거대 기업의 추천 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 임베딩을 통해 조직은 사용자와 항목 간의 유사성을 계산하고 사용자 선호도와 항목 기능을 벡터로 변환할 수 있습니다. 이 프로세스는 개별 사용자 취향에 맞는 맞춤형 제안을 제공하는 데 도움이 됩니다.
• 검색 엔진. 검색 엔진 정보 검색의 효과와 효율성을 향상시키기 위해 벡터 임베딩을 광범위하게 사용합니다. 벡터 임베딩은 키워드 일치 이상의 기능을 제공하므로 검색 엔진이 단어와 문장의 의미를 해석하는 데 도움이 됩니다. 정확한 구문이 일치하지 않는 경우에도 검색 엔진은 의미 공간에서 단어를 벡터로 모델링하여 문맥상 관련 있는 문서나 기타 정보를 찾고 검색할 수 있습니다.
• 챗봇 및 질문 답변 시스템. 벡터 임베딩 지원 챗봇과 생성적 AI 기반 질의응답 시스템 인간과 유사한 반응을 이해하고 생산하는 데 있습니다. 임베딩은 텍스트의 맥락과 의미를 포착함으로써 챗봇이 의미 있고 논리적인 방식으로 사용자 문의에 응답하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 언어 모델과 AI 챗봇이 있습니다. GPT-4 및 이미지 프로세서와 같은 DALL-E2, 인간과 같은 대화와 반응을 만들어내며 엄청난 인기를 얻었습니다.
• 사기 탐지 및 이상값 탐지. 벡터 임베딩은 벡터 간의 유사성을 평가하여 이상 또는 사기 활동을 탐지하는 데 사용할 수 있습니다. 임베딩과 핀포인트 사이의 거리를 평가하여 흔하지 않은 패턴을 식별합니다. 이상치.
• 데이터 전처리. 변신하다 처리되지 않은 데이터를 ML에 적합한 형식으로 변환 딥러닝 모델, 임베딩은 데이터 전처리 활동에 사용됩니다. 예를 들어 단어 임베딩은 단어를 벡터로 표현하는 데 사용되며, 이는 텍스트 데이터의 처리 및 분석을 용이하게 합니다.
• 원샷 학습과 제로샷 학습. 원샷 및 제로샷 학습은 제한된 레이블이 지정된 데이터가 제공되는 경우에도 기계 학습 모델이 새 클래스의 결과를 예측하는 데 도움이 되는 벡터 임베딩 접근 방식입니다. 모델은 임베딩에 포함된 의미 정보를 활용하여 적은 수의 학습 인스턴스로도 일반화하고 예측을 생성할 수 있습니다.
• 의미론적 유사성과 클러스터링. 벡터 임베딩을 사용하면 고차원 환경에서 두 객체가 얼마나 유사한지 더 쉽게 측정할 수 있습니다. 이를 통해 의미론적 유사성 컴퓨팅, 임베딩을 기반으로 관련 항목의 클러스터링 및 조립과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

어떤 종류의 것들을 삽입할 수 있나요?

벡터 임베딩을 사용하면 다양한 종류의 객체와 데이터 유형을 표현할 수 있습니다. 삽입할 수 있는 일반적인 유형은 다음과 같습니다.

본문

단어, 구문 또는 문서는 텍스트 임베딩을 사용하여 벡터로 표현됩니다. 감정 분석, 의미론적 검색, 언어 번역을 포함한 NLP 작업에서는 임베딩을 자주 사용합니다.

Universal Sentence Encoder는 가장 인기 있는 오픈 소스 임베딩 모델 중 하나이며 개별 문장과 전체 텍스트 청크를 효율적으로 인코딩할 수 있습니다.

이미지

이미지 임베딩은 이미지의 시각적 특성을 벡터로 캡처하고 표현합니다. 사용 사례에는 객체 식별, 사진 분류, 역이미지 검색 등이 포함됩니다. 이미지로 검색.

이미지 임베딩을 사용하여 시각적 검색 기능을 활성화할 수도 있습니다. 데이터베이스 이미지에서 임베딩을 추출함으로써 사용자는 쿼리 이미지의 임베딩과 데이터베이스 사진의 임베딩을 비교하여 시각적으로 유사한 일치 항목을 찾을 수 있습니다. 이것은 일반적으로 사용됩니다 전자 상거래 사용자가 유사한 제품의 사진을 업로드하여 항목을 검색할 수 있는 앱.

Google Lens는 카메라 사진을 시각적으로 유사한 제품과 비교하는 이미지 검색 애플리케이션입니다. 예를 들어 운동화나 의류와 유사한 인터넷 제품을 매칭하는 데 사용할 수 있습니다.

오디오

오디오 임베딩은 오디오 신호의 벡터 표현입니다. 벡터 임베딩은 청각 속성을 캡처하여 시스템이 오디오 데이터를 보다 효과적으로 해석할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 오디오 임베딩은 음악 추천, 장르 분류, 오디오 유사성 검색, 음성 인식 및 화자 확인에 사용될 수 있습니다.

다양한 형태의 임베딩에 AI가 활용되고 있는 반면, 오디오 AI는 텍스트나 이미지 AI에 비해 주목을 덜 받았습니다. Google Speech-to-Text 및 OpenAI Whisper는 콜센터, 의료 기술, 접근성 및 음성-텍스트 애플리케이션과 같은 조직에서 사용되는 오디오 임베딩 애플리케이션입니다.

그래프

그래프 임베딩은 벡터를 사용하여 그래프의 노드와 간선을 나타냅니다. 그들은 그래프 분석과 관련된 작업에 사용됩니다. 링크 예측, 커뮤니티 인식 및 추천 시스템 등이 있습니다.

각 노드는 사람, 웹 페이지, 제품과 같은 개체를 나타내며 각 가장자리는 해당 개체 사이에 존재하는 링크 또는 연결을 상징합니다. 이러한 벡터 임베딩은 친구 추천부터 모든 것을 수행할 수 있습니다. 소셜 네트워크 사이버 보안 문제를 탐지합니다.

시계열 데이터 및 3D 모델

시계열 임베딩은 순차적 데이터의 시간적 패턴을 캡처합니다. 그들은에 사용됩니다 사물의 인터넷 이상 탐지를 포함한 활동을 위한 애플리케이션, 금융 데이터, 센서 데이터, 시계열 예측 그리고 패턴 식별.

3D 객체의 기하학적 측면은 3D 모델 임베딩을 사용하여 벡터로 표현될 수도 있습니다. 이는 3D 재구성, 객체 감지 및 형태 일치와 같은 작업에 적용됩니다.

분자

분자 임베딩은 화학적 화합물을 벡터로 나타냅니다. 이는 약물 발견, 화학적 유사성 검색 및 분자 특성 예측에 사용됩니다. 이러한 임베딩은 분자의 구조적, 화학적 특징을 포착하기 위해 컴퓨터 화학 및 약물 개발에도 사용됩니다.

Word2Vec이란 무엇입니까?

Word2Vec은 널리 사용되는 NLP 단어 벡터 임베딩 접근 방식입니다. Google이 만든 Word2Vec은 연속적인 벡터 공간에서 단어를 밀집된 벡터로 표현하도록 설계되었습니다. 문서에 있는 단어의 맥락을 인식할 수 있으며 텍스트 분류, 감정 분석 및 NLP 작업과 같은 NLP 작업에 일반적으로 사용됩니다. 기계 번역 기계가 자연어를 보다 효과적으로 이해하고 처리하도록 돕습니다.

Word2Vec은 유사한 의미를 가진 단어는 유사한 벡터 표현을 가져야 한다는 원칙을 기반으로 하며, 모델이 단어 간의 의미 연결을 포착할 수 있도록 합니다.

Word2Vec에는 두 가지 기본 아키텍처가 있습니다. CBOW(Continuous Bag of Words) 및 Skip-Gram:

• CBOW. 이 아키텍처는 문맥 단어를 기반으로 타겟 단어를 예측합니다. 모델에는 문맥이나 주변 단어가 주어지고 중앙의 타겟 단어를 예측하는 임무를 맡습니다. 예를 들어, “빠른 갈색 여우는 게으른 개를 뛰어 넘습니다”라는 문장에서 CBOW는 문맥이나 주변 단어를 사용하여 예측합니다. 여우 타겟 단어로.
• 스킵그램. CBOW와 달리 Skip-Gram 아키텍처는 대상 단어를 기반으로 문맥 단어를 예측합니다. 모델에는 목표 단어가 주어지고 주변 문맥 용어를 예측하라는 요청을 받습니다. 위의 예문인 "The Quick Brown Fox Jumps Over the Lay Dog"를 사용하여 스킵그램은 타겟 단어를 선택합니다. 여우 "The", "quick", "brown", "jumps", "over", "the", "lazy" 및 "dog"와 같은 상황에 맞는 단어를 찾아보세요.

다양한 기업이 생성 AI를 수용하기 시작하여 파괴적인 잠재력을 보여주고 있습니다. 조사하다 생성 AI는 어떻게 발전하고 있는가, 앞으로 어떤 방향으로 나아갈지, 앞으로 발생할 수 있는 과제는 무엇인지.