Kaj so vektorske vdelave?

Vektorske vdelave so numerične predstavitve, ki zajamejo razmerja in pomen besed, besednih zvez in drugih tipov podatkov. Preko vektorskih vdelav so bistvene značilnosti ali lastnosti predmeta prevedene v jedrnat in organiziran niz številk, kar računalnikom pomaga pri hitrem pridobivanju informacij. Podobne podatkovne točke so združene bližje skupaj, potem ko so prevedene v točke v večdimenzionalnem prostoru.

Uporablja se v številnih aplikacijah, zlasti pri obdelavi naravnega jezika (NLP) in strojno učenje (ML), vektorske vdelave pomagajo manipulirati in obdelovati podatke za naloge, kot so primerjave podobnosti, združevanje v gruče in klasifikacija. Na primer, ko gledamo besedilne podatke, besede, kot je npr mačka in kitty prenašajo podobne pomene kljub razlikam v sestavi črk. Učinkovito pomensko iskanje temelji na natančnih predstavitvah, ki ustrezno zajamejo to pomensko podobnost med izrazi.

[Vgrajeni vsebina]

Ali so vdelave in vektorji ista stvar?

Pogoji vektorji in vgradnje se lahko uporabljata zamenljivo v kontekstu vektorskih vdelav. Oba se nanašata na numerične predstavitve podatkov, v katerih vsak podatkovna točka je predstavljen kot vektor v visokodimenzionalnem prostoru.

Vektor se nanaša na niz števil z določeno dimenzijo, medtem ko vektorske vdelave te vektorje uporabljajo za predstavitev podatkovnih točk v neprekinjenem prostoru.

Vdelave se nanašajo na izražanje podatkov kot vektorjev za zajemanje pomembnih informacij, semantičnih povezav, kontekstualnih lastnosti ali organizirane predstavitve podatkov, pridobljenih prek algoritmov za usposabljanje ali modeli strojnega učenja.

Vrste vektorskih vdelav

Vektorske vdelave so na voljo v različnih oblikah, od katerih ima vsaka svojo funkcijo za predstavitev različnih vrst podatkov. Sledi nekaj pogostih vrst vektorskih vdelav:

• Besedne vdelave. Besedne vdelave so vektorske predstavitve posameznih besed v neprekinjenem prostoru. Pogosto se uporabljajo za zajemanje pomenskih povezav med besedami v nalogah, kot je Analiza klime, jezikovni prevod in podobnost besed.
• Stavčne vdelave. Vektorske predstavitve celotnih stavkov imenujemo vdelave stavkov. V pomoč so pri opravilih, vključno z analizo razpoloženja, kategorizacijo besedila in iskanjem informacij, ker zajamejo pomen in kontekst stavka.
• Vdelave dokumentov. Vdelave dokumentov so vektorske predstavitve celotnih dokumentov, kot so članki ali poročila. Običajno se uporabljajo pri nalogah, kot so podobnost dokumentov, združevanje v skupine in sistemi priporočil, zajamejo splošni pomen in vsebino dokumenta.
• Vektorji uporabniškega profila. To so vektorske predstavitve uporabnikovih preferenc, dejanj ali lastnosti. Uporabljajo se v segmentacija strank, prilagojeni sistemi priporočil in ciljano oglaševanje za zbiranje podatkov o uporabniku.
• Slikovni vektorji. To so vektorske predstavitve vizualnih elementov, kot so slike ali video okvirji. Uporabljajo se pri opravilih, kot je npr prepoznavanje predmeta, iskanje slik in sistemi priporočil na podlagi vsebine za zajem vizualnih značilnosti.
• Vektorji izdelkov. Predstavljajo izdelke ali predmete kot vektorje in se uporabljajo pri iskanju izdelkov, klasifikaciji izdelkov in sistemih priporočil za zbiranje značilnosti in podobnosti med izdelki.
• Vektorji uporabniškega profila. Vektorji uporabniškega profila predstavljajo uporabnikove preference, dejanja ali lastnosti. Uporabljajo se pri segmentaciji uporabnikov, prilagojenih sistemih priporočil in ciljno oglaševanje za zbiranje uporabniško specifičnih podatkov.

Kako so ustvarjene vektorske vdelave?

Vektorske vdelave so ustvarjene s pristopom ML, ki usposobi model za pretvorbo podatkov v numerične vektorje. Običajno globoko konvolucijsko nevronsko mrežo se uporablja za usposabljanje tovrstnih modelov. Posledične vdelave so pogosto goste – vse vrednosti so različne od nič – in visokodimenzionalne – do 2,000 dimenzij. Priljubljeni modeli, kot so Word2Vec, GLoVE in BERTI pretvorite besede, fraze ali odstavke v vektorske vdelave za besedilne podatke.

V postopek so običajno vključeni naslednji koraki:

1. Sestavite velik nabor podatkov. Sestavi se nabor podatkov, ki zajema posebno kategorijo podatkov, za katero so vdelave namenjene – ne glede na to, ali se nanaša na besedilo ali slike.
2. Predobdelajte podatke. Odvisno od vrste podatkov, čiščenje, priprava in predobdelava podatkov vključuje odpravljanje šuma, spreminjanje velikosti fotografij, normalizacijo besedila in izvajanje dodatnih operacij.
3. Usposobite model. Za prepoznavanje povezav in vzorcev v podatkih se model uri z uporabo nabora podatkov. Da bi zmanjšali nesorazmerje med ciljnimi in predvidenimi vektorji, se parametri vnaprej pripravljenega modela spremenijo med fazo usposabljanja.
4. Ustvari vektorske vdelave. Po usposabljanju lahko model pretvori sveže podatke v numerične vektorje, ki predstavljajo smiselno in strukturirano predstavitev, ki učinkovito zajema semantične informacije izvirnih podatkov.

Vektorske vdelave je mogoče narediti za široko paleto vrst podatkov, vključno s podatki časovnih vrst, besedilom, slikami, zvokom, tridimenzionalni (3D) modeli in video. Zaradi načina oblikovanja vdelav bodo imeli objekti s podobno semantiko vektorje v vektorskem prostoru, ki so blizu drug drugemu.

Kje so shranjene vektorske vdelave?

Vektorske vdelave so shranjene v specializiranih bazah podatkov, znanih kot vektorske baze podatkov. Te zbirke podatkov so visokodimenzionalne matematične predstavitve podatkovnih značilnosti. Za razliko od standardnih skalarnih baz podatkov ali neodvisnih vektorskih indeksov vektorske baze podatkov zagotavljajo posebno učinkovitost za shranjevanje in pridobivanje vdelanih vektorjev v merilu. Ponujajo zmogljivost za učinkovito shranjevanje in pridobivanje ogromnih količin podatkov za funkcije vektorskega iskanja.

Vektorske zbirke podatkov vključujejo več ključnih komponent, vključno z zmogljivostjo in toleranca napak. Da bi zagotovili, da so vektorske zbirke podatkov odporne na napake, se podvajanje in brušenje uporabljajo se tehnike. Replikacija je postopek izdelave kopij podatkov v številnih vozliščih, medtem ko je sharding proces razdeljevanja podatkov na več vozlišč. To zagotavlja odpornost na napake in neprekinjeno delovanje, tudi če vozlišče odpove.

Vektorske baze podatkov so učinkovite pri strojnem učenju in umetni inteligenci (AI) aplikacij, saj so specializirani za upravljanje nestrukturiranih in polstrukturiranih podatkov.

Uporaba vektorskih vdelav

Obstaja več načinov uporabe za vdelavo vektorjev v različnih panogah. Pogoste aplikacije vektorskih vdelav vključujejo naslednje:

• Priporočilni sistemi. Vektorske vdelave igrajo ključno vlogo v sistemih priporočil industrijskih velikanov, vključno z Netflixom in Amazonom. Te vdelave omogočajo organizacijam, da izračunajo podobnosti med uporabniki in predmeti, prevedejo uporabniške nastavitve in funkcije elementov v vektorje. Ta postopek pomaga pri zagotavljanju osebnih predlogov, prilagojenih okusu posameznega uporabnika.
• Iskalniki. Iskalniki obsežno uporabo vektorskih vdelav za izboljšanje učinkovitosti in učinkovitosti iskanja informacij. Ker vektorske vdelave presegajo ujemanje ključnih besed, pomagajo iskalnikom razlagati pomen besed in stavkov. Tudi če se besedne zveze ne ujemajo, lahko iskalniki še vedno najdejo in pridobijo dokumente ali druge informacije, ki so kontekstualno pomembne, z modeliranjem besed kot vektorjev v semantičnem prostoru.
• Klepetalni roboti in sistemi za odgovarjanje na vprašanja. Pomoč pri vdelavi vektorjev chatboti in generativni sistemi za odgovarjanje na vprašanja, ki temeljijo na AI v razumevanju in ustvarjanju človeških podobnih odzivov. Z zajemanjem konteksta in pomena besedila vdelave pomagajo klepetalnim robotom, da se na poizvedbe uporabnikov odzovejo na smiseln in logičen način. Na primer jezikovni modeli in klepetalni roboti AI, vključno z GPT-4 in slikovni procesorji, kot je npr Dall-E2, so pridobili izjemno priljubljenost zaradi ustvarjanja človeških pogovorov in odgovorov.
• Odkrivanje goljufij in odkrivanje odstopanj. Vdelave vektorjev se lahko uporabljajo za odkrivanje anomalij ali goljufivih dejavnosti z ocenjevanjem podobnosti med vektorji. Občasni vzorci so prepoznani z ocenjevanjem razdalje med vdelavami in natančno določitvijo outliers.
• Predobdelava podatkov. Za preoblikovanje neobdelane podatke v obliko, ki je primerna za ML in modeli globokega učenja se vdelave uporabljajo v dejavnostih predprocesiranja podatkov. Besedne vdelave se na primer uporabljajo za predstavitev besed kot vektorjev, kar olajša obdelavo in analizo besedilnih podatkov.
• Enokratno in brezstopenjsko učenje. Enokratno in ničelno učenje sta pristopa vdelave vektorjev, ki modelom strojnega učenja pomagata napovedati rezultate za nove razrede, tudi če so na voljo z omejenimi označenimi podatki. Modeli lahko posplošujejo in ustvarjajo napovedi tudi z majhnim številom primerkov usposabljanja z uporabo semantičnih informacij, vključenih v vdelave.
• Pomenska podobnost in gručenje. Vektorske vdelave olajšajo merjenje, kako podobna sta si dva predmeta v visokodimenzionalnem okolju. To omogoča izvajanje operacij, kot je izračunavanje semantične podobnosti, združevanje v gruče in sestavljanje povezanih stvari na podlagi njihovih vdelav.

Katere vrste stvari je mogoče vdelati?

Veliko različnih vrst predmetov in tipov podatkov je mogoče predstaviti z uporabo vektorskih vdelav. Pogoste vrste stvari, ki jih je mogoče vdelati, vključujejo naslednje:

Besedilo

Besede, fraze ali dokumenti so predstavljeni kot vektorji z uporabo vdelanih besedil. Naloge NLP – vključno z analizo čustev, semantičnim iskanjem in jezikovnim prevajanjem – pogosto uporabljajo vdelave.

Univerzalni kodirnik stavkov je eden najbolj priljubljenih odprtokodnih modelov za vdelavo in lahko učinkovito kodira posamezne stavke in celotne dele besedila.

slike

Vdelave slik zajemajo in predstavljajo vizualne značilnosti slik kot vektorjev. Njihovi primeri uporabe vključujejo identifikacijo predmetov, klasifikacijo slik in povratno iskanje slik, pogosto znano kot iskanje po sliki.

Vdelave slik lahko uporabite tudi za omogočanje zmožnosti vizualnega iskanja. Z ekstrahiranjem vdelav iz slik zbirke podatkov lahko uporabnik primerja vdelave poizvedbene slike z vdelavami fotografij baze podatkov, da poišče vizualno podobna ujemanja. To se pogosto uporablja v e-trgovina aplikacije, kjer lahko uporabniki iščejo predmete z nalaganjem fotografij podobnih izdelkov.

Google Lens je aplikacija za iskanje slik, ki primerja fotografije fotoaparata z vizualno podobnimi izdelki. Uporablja se lahko na primer za ujemanje internetnih izdelkov, ki so podobni paru superg ali kosu oblačila.

Audio

Zvočne vdelave so vektorske predstavitve zvočnih signalov. Vektorske vdelave zajamejo zvočne lastnosti, kar omogoča sistemom, da učinkoviteje interpretirajo zvočne podatke. Na primer, zvočne vdelave je mogoče uporabiti za glasbena priporočila, žanrske klasifikacije, iskanje podobnosti zvoka, prepoznavanje govora in preverjanje govorca.

Medtem ko se umetna inteligenca uporablja za različne vrste vdelav, je bila zvočna umetna inteligenca deležna manj pozornosti kot besedilna ali slikovna umetna inteligenca. Google Pretvorba govora v besedilo in OpenAI Whisper so aplikacije za vdelavo zvoka, ki se uporabljajo v organizacijah, kot so klicni centri, aplikacije za medicinsko tehnologijo, dostopnost in aplikacije govora v besedilo.

grafi

Vdelave grafov uporabljajo vektorje za predstavitev vozlišč in robov v grafu. Oni so uporablja pri nalogah, povezanih z analitiko grafov kot so predvidevanje povezav, prepoznavanje skupnosti in sistemi priporočil.

Vsako vozlišče predstavlja entiteto, kot je oseba, spletna stran ali izdelek, vsak rob pa simbolizira povezavo ali povezavo, ki obstaja med temi entitetami. Te vektorske vdelave lahko dosežejo vse, od priporočanja prijateljem v socialne mreže za odkrivanje težav kibernetske varnosti.

Podatki časovnih vrst in 3D modeli

Vdelave časovnih vrst zajemajo časovne vzorce v zaporednih podatkih. Uporabljajo se v Internet stvari aplikacije, finančne podatke in podatke senzorjev za dejavnosti, vključno z odkrivanjem nepravilnosti, napovedovanje časovnih vrst in prepoznavanje vzorcev.

Geometrijske vidike 3D-predmetov je mogoče izraziti tudi kot vektorje z uporabo vdelav 3D-modelov. Uporabljajo se pri nalogah, kot so 3D rekonstrukcija, zaznavanje objektov in ujemanje oblik.

Molekule

Vdelane molekule predstavljajo kemične spojine kot vektorje. Uporabljajo se pri odkrivanju zdravil, iskanju kemijske podobnosti in napovedovanju molekularnih lastnosti. Te vdelave se uporabljajo tudi v računalniški kemiji in razvoju zdravil za zajemanje strukturnih in kemijskih lastnosti molekul.

Kaj je Word2Vec?

Word2Vec je priljubljen pristop vdelave besednih vektorjev NLP. Word2Vec, ki ga je ustvaril Google, je zasnovan tako, da predstavlja besede kot goste vektorje v neprekinjenem vektorskem prostoru. Prepozna lahko kontekst besede v dokumentu in se običajno uporablja pri nalogah NLP, kot so kategorizacija besedila, analiza občutkov in strojno prevajanje pomagati strojem pri učinkovitejšem razumevanju in obdelavi naravnega jezika.

Word2Vec temelji na načelu, da morajo imeti besede s podobnimi pomeni podobne vektorske predstavitve, kar omogoča modelu, da zajame semantične povezave med besedami.

Word2Vec ima dve osnovni arhitekturi, CBOW (Continuous Bag of Words) in Skip-Gram:

• CBOW. Ta arhitektura predvideva ciljno besedo na podlagi kontekstnih besed. Model dobi kontekst ali okoliške besede in ima nalogo predvideti ciljno besedo v središču. Na primer, v stavku »Hitra rjava lisica skoči čez lenega psa« CBOW uporabi kontekst ali okoliške besede za napovedovanje lisica kot ciljno besedo.
• Skip-Gram. Za razliko od CBOW arhitektura Skip-Gram predvideva kontekstne besede na podlagi ciljne besede. Model dobi ciljno besedo in mora predvideti pogoje okoliškega konteksta. Če vzamemo zgornji primer stavka »Hitra rjava lisica skoči čez lenega psa«, bo skip-gram prevzel ciljno besedo lisica in odkrijte sobesedilne besede, kot so »the«, »quick«, »brown«, »jumps«, »over«, »the«, »lazy« in »dog«.

Številna podjetja začenjajo sprejemati generativno umetno inteligenco, kar dokazuje njen moteč potencial. preučiti kako se razvija generativna umetna inteligenca, v katero smer bo šlo v prihodnosti in morebitne izzive, ki bi se lahko pojavili.