Τι είναι οι διανυσματικές ενσωματώσεις; | Ορισμός από το TechTarget

Τι είναι οι διανυσματικές ενσωματώσεις;

Οι διανυσματικές ενσωματώσεις είναι αριθμητικές αναπαραστάσεις που αποτυπώνουν τις σχέσεις και τη σημασία λέξεων, φράσεων και άλλων τύπων δεδομένων. Μέσω διανυσματικών ενσωματώσεων, βασικά χαρακτηριστικά ή χαρακτηριστικά ενός αντικειμένου μεταφράζονται σε μια συνοπτική και οργανωμένη σειρά αριθμών, βοηθώντας τους υπολογιστές να ανακτούν γρήγορα πληροφορίες. Παρόμοια σημεία δεδομένων συγκεντρώνονται πιο κοντά αφού μεταφραστούν σε σημεία σε έναν πολυδιάστατο χώρο.

Χρησιμοποιείται σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, ειδικά στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και μηχανική μάθηση (ML), οι ενσωματώσεις διανυσμάτων βοηθούν στο χειρισμό και την επεξεργασία δεδομένων για εργασίες όπως συγκρίσεις ομοιότητας, ομαδοποίηση και ταξινόμηση. Για παράδειγμα, όταν εξετάζετε δεδομένα κειμένου, λέξεις όπως πως και γατούλα αποδίδουν παρόμοιες έννοιες παρά τις διαφορές στη σύνθεση των γραμμάτων τους. Η αποτελεσματική σημασιολογική αναζήτηση βασίζεται σε ακριβείς αναπαραστάσεις που αποτυπώνουν επαρκώς αυτή τη σημασιολογική ομοιότητα μεταξύ των όρων.

[Ενσωματωμένο περιεχόμενο]

Είναι οι ενσωματώσεις και τα διανύσματα το ίδιο πράγμα;

Οι οροι διανύσματα και ενσωματώσεις μπορούν να χρησιμοποιηθούν εναλλακτικά στο πλαίσιο των ενσωματώσεων διανυσμάτων. Και οι δύο αναφέρονται σε αναπαραστάσεις αριθμητικών δεδομένων στις οποίες το καθένα σημείο δεδομένων αναπαρίσταται ως διάνυσμα σε χώρο υψηλών διαστάσεων.

Το διάνυσμα αναφέρεται σε μια σειρά αριθμών με καθορισμένη διάσταση, ενώ οι ενσωματώσεις διανυσμάτων χρησιμοποιούν αυτά τα διανύσματα για να αναπαραστήσουν σημεία δεδομένων σε έναν συνεχή χώρο.

Οι ενσωματώσεις αναφέρονται στην έκφραση δεδομένων ως διανύσματα για τη σύλληψη σημαντικών πληροφοριών, σημασιολογικών συνδέσεων, συμφραζόμενων ποιοτήτων ή την οργανωμένη αναπαράσταση δεδομένων που μαθαίνονται μέσω αλγορίθμων εκπαίδευσης ή μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Τύποι διανυσματικών ενσωματώσεων

Οι διανυσματικές ενσωματώσεις διατίθενται σε διάφορες μορφές, η καθεμία με μια ξεχωριστή λειτουργία για την αναπαράσταση διαφορετικών ειδών δεδομένων. Ακολουθούν ορισμένοι συνήθεις τύποι ενσωματώσεων διανυσμάτων:

• Ενσωματώσεις λέξεων. Οι ενσωματώσεις λέξεων είναι διανυσματικές αναπαραστάσεις μεμονωμένων λέξεων σε έναν συνεχή χώρο. Χρησιμοποιούνται συχνά για την καταγραφή σημασιολογικών συνδέσεων μεταξύ λέξεων σε εργασίες όπως π.χ Ανάλυση συναίσθημα, μετάφραση γλώσσας και ομοιότητα λέξεων.
• Ενσωματώσεις προτάσεων. Οι διανυσματικές αναπαραστάσεις πλήρων προτάσεων ονομάζονται ενσωματώσεις προτάσεων. Είναι χρήσιμοι για εργασίες όπως ανάλυση συναισθήματος, κατηγοριοποίηση κειμένου και ανάκτηση πληροφοριών, επειδή αποτυπώνουν το νόημα και το πλαίσιο της πρότασης.
• Ενσωματώσεις εγγράφων. Οι ενσωματώσεις εγγράφων είναι διανυσματικές αναπαραστάσεις ολόκληρων εγγράφων, όπως άρθρα ή αναφορές. Συνήθως χρησιμοποιούνται σε εργασίες όπως η ομοιότητα εγγράφων, η ομαδοποίηση και τα συστήματα συστάσεων, αποτυπώνουν το γενικό νόημα και το περιεχόμενο του εγγράφου.
• Διανύσματα προφίλ χρήστη. Αυτές είναι διανυσματικές αναπαραστάσεις των προτιμήσεων, των ενεργειών ή των χαρακτηριστικών ενός χρήστη. Χρησιμοποιούνται σε τμηματοποίηση πελατών, εξατομικευμένα συστήματα συστάσεων και στοχευμένη διαφήμιση για τη συλλογή δεδομένων για συγκεκριμένους χρήστες.
• Διανύσματα εικόνας. Αυτές είναι διανυσματικές αναπαραστάσεις οπτικών στοιχείων, όπως εικόνες ή καρέ βίντεο. Χρησιμοποιούνται σε εργασίες όπως αναγνώριση αντικειμένου, αναζήτηση εικόνων και συστήματα συστάσεων που βασίζονται σε περιεχόμενο για την καταγραφή οπτικών χαρακτηριστικών.
• Διανύσματα προϊόντων. Αντιπροσωπεύοντας προϊόντα ή αντικείμενα ως διανύσματα, αυτά χρησιμοποιούνται σε αναζητήσεις προϊόντων, ταξινόμηση προϊόντων και συστήματα συστάσεων για τη συγκέντρωση χαρακτηριστικών και ομοιοτήτων μεταξύ προϊόντων.
• Διανύσματα προφίλ χρήστη. Τα διανύσματα προφίλ χρήστη αντιπροσωπεύουν τις προτιμήσεις, τις ενέργειες ή τα χαρακτηριστικά ενός χρήστη. Χρησιμοποιούνται σε τμηματοποίηση χρηστών, εξατομικευμένα συστήματα προτάσεων και στοχευμένη διαφήμιση για τη συλλογή δεδομένων για συγκεκριμένους χρήστες.

Πώς δημιουργούνται οι διανυσματικές ενσωματώσεις;

Οι διανυσματικές ενσωματώσεις δημιουργούνται χρησιμοποιώντας μια προσέγγιση ML που εκπαιδεύει ένα μοντέλο να μετατρέπει τα δεδομένα σε αριθμητικά διανύσματα. Συνήθως, ένα βαθύ συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο χρησιμοποιείται για την εκπαίδευση αυτών των τύπων μοντέλων. Οι προκύπτουσες ενσωματώσεις είναι συχνά πυκνές — όλες οι τιμές είναι μη μηδενικές — και υψηλές διαστάσεις — έως και 2,000 διαστάσεις. Δημοφιλή μοντέλα όπως Word2Vec, GLoVE και ΜΠΕΡΤ μετατρέψτε λέξεις, φράσεις ή παραγράφους σε διανυσματικές ενσωματώσεις για δεδομένα κειμένου.

Τα ακόλουθα βήματα συνήθως εμπλέκονται στη διαδικασία:

1. Συγκεντρώστε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων. Συγκεντρώνεται ένα σύνολο δεδομένων που καταγράφει τη συγκεκριμένη κατηγορία δεδομένων για την οποία προορίζονται οι ενσωματώσεις — είτε πρόκειται για κείμενο είτε για εικόνες.
2. Προεπεξεργαστείτε τα δεδομένα. Ανάλογα με τον τύπο των δεδομένων, τον καθαρισμό, την προετοιμασία και προεπεξεργασία δεδομένων περιλαμβάνει την εξάλειψη του θορύβου, την αλλαγή μεγέθους φωτογραφιών, την κανονικοποίηση του κειμένου και την εκτέλεση πρόσθετων λειτουργιών.
3. Εκπαιδεύστε το μοντέλο. Για τον εντοπισμό συνδέσμων και μοτίβων στα δεδομένα, το μοντέλο εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας το σύνολο δεδομένων. Για να μειωθεί η διαφορά μεταξύ του στόχου και των προβλεπόμενων διανυσμάτων, οι παράμετροι του προεκπαιδευμένου μοντέλου αλλάζουν κατά τη φάση εκπαίδευσης.
4. Δημιουργία διανυσματικών ενσωματώσεων. Μετά την εκπαίδευση, το μοντέλο μπορεί να μετατρέψει νέα δεδομένα σε αριθμητικά διανύσματα, παρουσιάζοντας μια ουσιαστική και δομημένη αναπαράσταση που ενσωματώνει αποτελεσματικά τις σημασιολογικές πληροφορίες των αρχικών δεδομένων.

Οι διανυσματικές ενσωματώσεις μπορούν να γίνουν για ένα ευρύ φάσμα τύπων δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων δεδομένων χρονοσειρών, κειμένου, εικόνων, ήχου, τρισδιάστατα (3D) μοντέλα και βίντεο. Λόγω του τρόπου με τον οποίο σχηματίζονται οι ενσωματώσεις, τα αντικείμενα με παρόμοια σημασιολογία θα έχουν διανύσματα στον διανυσματικό χώρο που είναι κοντά το ένα στο άλλο.

Πού αποθηκεύονται οι ενσωματώσεις διανυσμάτων;

Οι διανυσματικές ενσωματώσεις αποθηκεύονται σε εξειδικευμένες βάσεις δεδομένων που είναι γνωστές ως διανυσματικές βάσεις δεδομένων. Αυτές οι βάσεις δεδομένων είναι υψηλών διαστάσεων μαθηματικές αναπαραστάσεις χαρακτηριστικών δεδομένων. Σε αντίθεση με τις τυπικές βάσεις δεδομένων που βασίζονται σε βαθμίδες ή τους ανεξάρτητους διανυσματικούς δείκτες, οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων παρέχουν συγκεκριμένες αποτελεσματικότητες για την αποθήκευση και την ανάκτηση ενσωματώσεων διανυσμάτων σε κλίμακα. Προσφέρουν την ικανότητα αποτελεσματικής αποθήκευσης και ανάκτησης τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων για διανυσματικές λειτουργίες αναζήτησης.

Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων περιλαμβάνουν πολλά βασικά στοιχεία, συμπεριλαμβανομένων των επιδόσεων και ανοχή σε σφάλματα. Για να διασφαλιστεί ότι οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων είναι ανεκτικές σε σφάλματα, η αναπαραγωγή και κοπής χρησιμοποιούνται τεχνικές. Η αναπαραγωγή είναι η διαδικασία παραγωγής αντιγράφων δεδομένων σε πολλούς κόμβους, ενώ ο διαμοιρασμός είναι η διαδικασία κατάτμησης δεδομένων σε πολλούς κόμβους. Αυτό παρέχει ανοχή σφαλμάτων και αδιάλειπτη απόδοση ακόμα κι αν ένας κόμβος αποτύχει.

Οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων είναι αποτελεσματικές στη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη (AI) εφαρμογές, καθώς ειδικεύονται στη διαχείριση αδόμητα και ημιδομημένα δεδομένα.

Εφαρμογές διανυσματικών ενσωματώσεων

Υπάρχουν πολλές χρήσεις για την ενσωμάτωση διανυσμάτων σε διαφορετικούς κλάδους. Οι κοινές εφαρμογές των διανυσματικών ενσωματώσεων περιλαμβάνουν τα ακόλουθα:

• Συστήματα συστάσεων. Οι διανυσματικές ενσωματώσεις διαδραματίζουν κρίσιμο ρόλο στα συστήματα συστάσεων των κολοσσών της βιομηχανίας, συμπεριλαμβανομένων των Netflix και Amazon. Αυτές οι ενσωματώσεις επιτρέπουν στους οργανισμούς να υπολογίζουν τις ομοιότητες μεταξύ χρηστών και στοιχείων, μετατρέποντας τις προτιμήσεις των χρηστών και τα χαρακτηριστικά των στοιχείων σε διανύσματα. Αυτή η διαδικασία βοηθά στην παράδοση εξατομικευμένων προτάσεων προσαρμοσμένων στα μεμονωμένα γούστα των χρηστών.
• Μηχανές αναζήτησης. Οι μηχανές αναζήτησης χρησιμοποιούν εκτενώς ενσωματώσεις διανυσμάτων για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα και την αποδοτικότητα της ανάκτησης πληροφοριών. Δεδομένου ότι οι διανυσματικές ενσωματώσεις υπερβαίνουν την αντιστοίχιση λέξεων-κλειδιών, βοηθούν τις μηχανές αναζήτησης να ερμηνεύουν το νόημα των λέξεων και των προτάσεων. Ακόμη και όταν οι ακριβείς φράσεις δεν ταιριάζουν, οι μηχανές αναζήτησης εξακολουθούν να μπορούν να βρίσκουν και να ανακτούν έγγραφα ή άλλες πληροφορίες που σχετίζονται με τα συμφραζόμενα μοντελοποιώντας λέξεις ως διανύσματα σε έναν σημασιολογικό χώρο.
• Chatbots και συστήματα απαντήσεων ερωτήσεων. Βοήθημα ενσωματώσεων διάνυσμα chatbot και παραγωγικά συστήματα απάντησης ερωτήσεων που βασίζονται σε AI στην κατανόηση και παραγωγή ανθρωπόμορφων απαντήσεων. Αποτυπώνοντας το πλαίσιο και το νόημα του κειμένου, οι ενσωματώσεις βοηθούν τα chatbots να ανταποκρίνονται στις ερωτήσεις των χρηστών με ουσιαστικό και λογικό τρόπο. Για παράδειγμα, μοντέλα γλώσσας και chatbot AI, συμπεριλαμβανομένων GPT-4 και επεξεργαστές εικόνας όπως Dall-E2, έχουν αποκτήσει τεράστια δημοτικότητα για την παραγωγή ανθρώπινων συνομιλιών και απαντήσεων.
• Ανίχνευση απάτης και ανίχνευση ακραίων στοιχείων. Οι ενσωματώσεις διανυσμάτων μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό ανωμαλιών ή δόλιων δραστηριοτήτων αξιολογώντας την ομοιότητα μεταξύ των φορέων. Τα ασυνήθιστα μοτίβα προσδιορίζονται με την αξιολόγηση της απόστασης μεταξύ των ενσωματώσεων και του εντοπισμού υπερβολικά υψηλά.
• Προεπεξεργασία δεδομένων. Μετατρέπω μη επεξεργασμένα δεδομένα σε μορφή που είναι κατάλληλη για ML και τα μοντέλα βαθιάς μάθησης, οι ενσωματώσεις χρησιμοποιούνται σε δραστηριότητες προεπεξεργασίας δεδομένων. Οι ενσωματώσεις λέξεων, για παράδειγμα, χρησιμοποιούνται για να αναπαραστήσουν λέξεις ως διανύσματα, γεγονός που διευκολύνει την επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων κειμένου.
• Εκμάθηση με μία και μηδενική βολή. Η εκμάθηση μίας λήψης και η εκμάθηση μηδενικής λήψης είναι προσεγγίσεις ενσωμάτωσης διανυσμάτων που βοηθούν τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης να προβλέπουν αποτελέσματα για νέες τάξεις, ακόμη και όταν παρέχονται με περιορισμένα δεδομένα με ετικέτα. Τα μοντέλα μπορούν να γενικεύσουν και να δημιουργήσουν προβλέψεις ακόμη και με έναν μικρό αριθμό περιπτώσεων εκπαίδευσης, χρησιμοποιώντας τις σημασιολογικές πληροφορίες που περιλαμβάνονται στις ενσωματώσεις.
• Σημασιολογική ομοιότητα και ομαδοποίηση. Οι διανυσματικές ενσωματώσεις διευκολύνουν τη μέτρηση πόσο παρόμοια είναι δύο αντικείμενα σε ένα περιβάλλον υψηλών διαστάσεων. Αυτό καθιστά δυνατή την εκτέλεση λειτουργιών όπως ο υπολογισμός της σημασιολογικής ομοιότητας, η ομαδοποίηση και η συναρμολόγηση σχετικών πραγμάτων με βάση τις ενσωματώσεις τους.

Τι είδους πράγματα μπορούν να ενσωματωθούν;

Πολλά διαφορετικά είδη αντικειμένων και τύπων δεδομένων μπορούν να αναπαρασταθούν χρησιμοποιώντας ενσωματώσεις διανυσμάτων. Οι συνήθεις τύποι αντικειμένων που μπορούν να ενσωματωθούν περιλαμβάνουν τα ακόλουθα:

Κείμενο

Λέξεις, φράσεις ή έγγραφα αναπαρίστανται ως διανύσματα χρησιμοποιώντας ενσωματώσεις κειμένου. Οι εργασίες NLP — συμπεριλαμβανομένης της ανάλυσης συναισθημάτων, της σημασιολογικής αναζήτησης και της μετάφρασης γλώσσας — χρησιμοποιούν συχνά ενσωματώσεις.

Ο Universal Sentence Encoder είναι ένα από τα πιο δημοφιλή μοντέλα ενσωμάτωσης ανοιχτού κώδικα και μπορεί να κωδικοποιήσει αποτελεσματικά μεμονωμένες προτάσεις και ολόκληρα κομμάτια κειμένου.

εικόνες

Οι ενσωματώσεις εικόνων καταγράφουν και αντιπροσωπεύουν οπτικά χαρακτηριστικά των εικόνων ως διανύσματα. Οι περιπτώσεις χρήσης τους περιλαμβάνουν αναγνώριση αντικειμένων, ταξινόμηση εικόνων και αντίστροφη αναζήτηση εικόνων, συχνά γνωστή ως αναζήτηση με εικόνα.

Οι ενσωματώσεις εικόνων μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για την ενεργοποίηση των δυνατοτήτων οπτικής αναζήτησης. Εξάγοντας ενσωματώσεις από εικόνες βάσης δεδομένων, ένας χρήστης μπορεί να συγκρίνει τις ενσωματώσεις μιας εικόνας ερωτήματος με τις ενσωματώσεις των φωτογραφιών της βάσης δεδομένων για να εντοπίσει οπτικά παρόμοιες αντιστοιχίσεις. Αυτό χρησιμοποιείται συνήθως σε e-commerce εφαρμογές, όπου οι χρήστες μπορούν να αναζητήσουν αντικείμενα ανεβάζοντας φωτογραφίες παρόμοιων προϊόντων.

Το Google Lens είναι μια εφαρμογή αναζήτησης εικόνων που συγκρίνει φωτογραφίες κάμερας με οπτικά παρόμοια προϊόντα. Για παράδειγμα, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να ταιριάζει με προϊόντα Διαδικτύου που μοιάζουν με ένα ζευγάρι αθλητικά παπούτσια ή ένα ρούχο.

Ήχου

Οι ενσωματώσεις ήχου είναι διανυσματικές αναπαραστάσεις ηχητικών σημάτων. Οι διανυσματικές ενσωματώσεις καταγράφουν ακουστικές ιδιότητες, επιτρέποντας στα συστήματα να ερμηνεύουν τα ηχητικά δεδομένα πιο αποτελεσματικά. Για παράδειγμα, οι ενσωματώσεις ήχου μπορούν να χρησιμοποιηθούν για προτάσεις μουσικής, ταξινομήσεις ειδών, αναζητήσεις ομοιότητας ήχου, αναγνώριση ομιλίας και επαλήθευση ηχείων.

Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για διάφορους τύπους ενσωματώσεων, η τεχνητή νοημοσύνη ήχου έχει λάβει λιγότερη προσοχή από την τεχνητή νοημοσύνη κειμένου ή εικόνας. Google Speech-to-Text και OpenAI Το Whisper είναι εφαρμογές ενσωμάτωσης ήχου που χρησιμοποιούνται σε οργανισμούς όπως τηλεφωνικά κέντρα, ιατρική τεχνολογία, προσβασιμότητα και εφαρμογές ομιλίας σε κείμενο.

Διαγράμματα

Οι ενσωματώσεις γραφημάτων χρησιμοποιούν διανύσματα για να αναπαραστήσουν κόμβους και ακμές σε ένα γράφημα. Είναι χρησιμοποιείται σε εργασίες που σχετίζονται με την ανάλυση γραφημάτων όπως η πρόβλεψη συνδέσμων, η αναγνώριση κοινότητας και τα συστήματα συστάσεων.

Κάθε κόμβος αντιπροσωπεύει μια οντότητα, όπως ένα άτομο, μια ιστοσελίδα ή ένα προϊόν και κάθε άκρη συμβολίζει τη σύνδεση ή τη σύνδεση που υπάρχει μεταξύ αυτών των οντοτήτων. Αυτές οι διανυσματικές ενσωματώσεις μπορούν να επιτύχουν τα πάντα, από το να προτείνουν φίλους κοινωνικά δίκτυα για τον εντοπισμό ζητημάτων κυβερνοασφάλειας.

Δεδομένα χρονοσειρών και τρισδιάστατα μοντέλα

Οι ενσωματώσεις χρονοσειρών καταγράφουν χρονικά μοτίβα σε διαδοχικά δεδομένα. Χρησιμοποιούνται σε Ίντερνετ των πραγμάτων εφαρμογές, οικονομικά δεδομένα και δεδομένα αισθητήρων για δραστηριότητες συμπεριλαμβανομένου του εντοπισμού ανωμαλιών, προβλέψεις χρονοσειρών και αναγνώριση προτύπων.

Οι γεωμετρικές πτυχές των τρισδιάστατων αντικειμένων μπορούν επίσης να εκφραστούν ως διανύσματα χρησιμοποιώντας ενσωματώσεις τρισδιάστατων μοντέλων. Εφαρμόζονται σε εργασίες όπως η τρισδιάστατη ανακατασκευή, η ανίχνευση αντικειμένων και η αντιστοίχιση φόρμας.

μόρια

Οι ενσωματώσεις μορίων αντιπροσωπεύουν χημικές ενώσεις ως φορείς. Χρησιμοποιούνται στην ανακάλυψη φαρμάκων, στην αναζήτηση χημικών ομοιοτήτων και στην πρόβλεψη μοριακών ιδιοτήτων. Αυτές οι ενσωματώσεις χρησιμοποιούνται επίσης στην υπολογιστική χημεία και στην ανάπτυξη φαρμάκων για την καταγραφή των δομικών και χημικών χαρακτηριστικών των μορίων.

Τι είναι το Word2Vec;

Το Word2Vec είναι μια δημοφιλής προσέγγιση ενσωμάτωσης διανυσμάτων λέξεων NLP. Δημιουργήθηκε από την Google, το Word2Vec έχει σχεδιαστεί για να αναπαριστά τις λέξεις ως πυκνά διανύσματα σε έναν συνεχή διανυσματικό χώρο. Μπορεί να αναγνωρίσει το περιεχόμενο μιας λέξης σε ένα έγγραφο και χρησιμοποιείται συνήθως σε εργασίες NLP όπως η κατηγοριοποίηση κειμένου, η ανάλυση συναισθημάτων και μηχανική μετάφραση να βοηθήσει τις μηχανές να κατανοήσουν και να επεξεργάζονται τη φυσική γλώσσα πιο αποτελεσματικά.

Το Word2Vec βασίζεται στην αρχή ότι οι λέξεις με παρόμοια σημασία πρέπει να έχουν παρόμοιες διανυσματικές αναπαραστάσεις, επιτρέποντας στο μοντέλο να συλλαμβάνει σημασιολογικούς δεσμούς μεταξύ λέξεων.

Το Word2Vec έχει δύο βασικές αρχιτεκτονικές, CBOW (Continuous Bag of Words) και Skip-Gram:

• CBOW. Αυτή η αρχιτεκτονική προβλέπει τη λέξη-στόχο με βάση τις λέξεις περιβάλλοντος. Στο μοντέλο δίνεται ένα πλαίσιο ή περιβάλλουσες λέξεις και έχει ως αποστολή να προβλέψει τη λέξη-στόχο στο κέντρο. Για παράδειγμα, στην πρόταση, "The quick brown fox jumps over the lazy dog," CBOW χρησιμοποιεί το πλαίσιο ή τις γύρω λέξεις για να προβλέψει αλεπού ως λέξη στόχος.
• Skip-Gram. Σε αντίθεση με το CBOW, η αρχιτεκτονική Skip-Gram προβλέπει τις λέξεις περιβάλλοντος με βάση τη λέξη-στόχο. Στο μοντέλο δίνεται μια λέξη-στόχος και του ζητείται να προβλέψει τους όρους περιβάλλοντος. Λαμβάνοντας το παραπάνω παράδειγμα πρότασης «Η γρήγορη καφέ αλεπού πηδά πάνω από τον τεμπέληκο σκύλο», το skip-gram θα πάρει τη λέξη-στόχο αλεπού και ανακαλύψτε λέξεις συμφραζομένων όπως «Το», «γρήγορο», «καφέ», «άλματα», «πάνω», «το», «τεμπέλης» και «σκύλος».

Ένα ευρύ φάσμα επιχειρήσεων έχει αρχίσει να αγκαλιάζει τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, επιδεικνύοντας τις δυνατότητές της για ανατροπή. Εξετάζω πώς αναπτύσσεται η γενετική τεχνητή νοημοσύνη, ποια κατεύθυνση θα ακολουθήσει στο μέλλον και τυχόν προκλήσεις που μπορεί να προκύψουν.