جاسازی های برداری چیست؟ | تعریف از TechTarget

جاسازی های برداری چیست؟

تعبیه‌های برداری، نمایش‌های عددی هستند که روابط و معنای کلمات، عبارات و دیگر انواع داده‌ها را نشان می‌دهند. از طریق جاسازی‌های برداری، ویژگی‌ها یا ویژگی‌های اساسی یک شی به یک آرایه مختصر و سازمان‌یافته از اعداد ترجمه می‌شوند و به رایانه‌ها کمک می‌کنند تا به سرعت اطلاعات را بازیابی کنند. نقاط داده مشابه پس از تبدیل شدن به نقاط در یک فضای چند بعدی به یکدیگر نزدیکتر می شوند.

مورد استفاده در طیف گسترده ای از برنامه ها، به ویژه در پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین (ML)، جاسازی های برداری به دستکاری و پردازش داده ها برای کارهایی مانند مقایسه شباهت، خوشه بندی و طبقه بندی کمک می کند. به عنوان مثال، هنگام مشاهده داده های متنی، کلماتی مانند گربه و زن سبک و جلف با وجود تفاوت در ترکیب حروف، معانی مشابهی را منتقل می کنند. جستجوی معنایی مؤثر بر بازنمایی های دقیقی متکی است که به اندازه کافی این شباهت معنایی بین اصطلاحات را نشان می دهد.

[محتوای جاسازی شده]

آیا تعبیه‌ها و بردارها یکسان هستند؟

شرایط بردار و تعبیه ها می توان به جای یکدیگر در زمینه جاسازی های برداری استفاده کرد. آنها هر دو به نمایش داده های عددی اشاره می کنند که در آن هر کدام نقطه داده به عنوان یک بردار در فضایی با ابعاد بالا نشان داده می شود.

بردار به آرایه‌ای از اعداد با ابعاد مشخص اشاره دارد، در حالی که تعبیه‌های برداری از این بردارها برای نمایش نقاط داده در یک فضای پیوسته استفاده می‌کنند.

تعبیه‌ها به بیان داده‌ها به‌عنوان بردارهایی برای گرفتن اطلاعات مهم، پیوندهای معنایی، کیفیت‌های زمینه‌ای یا نمایش سازمان‌یافته داده‌های آموخته‌شده از طریق الگوریتم‌های آموزشی یا مدل های یادگیری ماشین.

انواع تعبیه وکتور

تعبیه‌های برداری در اشکال مختلفی وجود دارند که هر کدام عملکردی مجزا برای نمایش انواع مختلف داده‌ها دارند. در زیر برخی از انواع متداول تعبیه برداری وجود دارد:

• جاسازی کلمات تعبیه‌های کلمه نمایش برداری از کلمات منفرد در یک فضای پیوسته هستند. آنها اغلب برای گرفتن پیوندهای معنایی بین کلمات در کارهایی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه زبان و شباهت کلمات.
• جاسازی جملات نمایش برداری جملات کامل را جاسازی جمله می نامند. آنها برای کارهایی از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، طبقه بندی متن و بازیابی اطلاعات مفید هستند زیرا معنی و زمینه جمله را به تصویر می کشند.
• جاسازی اسناد جاسازی اسناد، بازنمایی برداری از کل اسناد، مانند مقاله ها یا گزارش ها است. معمولاً در کارهایی مانند شباهت اسناد، خوشه‌بندی و سیستم‌های توصیه استفاده می‌شوند، آنها معنی و محتوای کلی سند را به تصویر می‌کشند.
• بردارهای پروفایل کاربر. اینها نمایش های برداری از ترجیحات، اقدامات یا ویژگی های کاربر هستند. آنها استفاده می شوند تقسیم بندی مشتری، سیستم های توصیه شخصی و تبلیغات هدفمند برای جمع آوری داده های خاص کاربر.
• بردارهای تصویر اینها نمایش های برداری از آیتم های بصری، مانند تصاویر یا فریم های ویدئویی هستند. آنها در کارهایی مانند تشخیص شی، جستجوی تصویر و سیستم های توصیه مبتنی بر محتوا برای ثبت ویژگی های بصری.
• بردارهای محصول محصولات یا اقلام را به عنوان بردار نشان می دهند، اینها در جستجوی محصول، طبقه بندی محصول و سیستم های توصیه برای جمع آوری ویژگی ها و شباهت های بین محصولات استفاده می شوند.
• بردارهای پروفایل کاربر. بردارهای نمایه کاربر ترجیحات، اقدامات یا ویژگی های کاربر را نشان می دهند. آنها در بخش بندی کاربر، سیستم های توصیه شخصی و تبلیغات هدفمند برای جمع آوری داده های خاص کاربر

تعبیه‌های برداری چگونه ایجاد می‌شوند؟

تعبیه‌های برداری با استفاده از رویکرد ML ایجاد می‌شوند که مدلی را برای تبدیل داده‌ها به بردارهای عددی آموزش می‌دهد. به طور معمول، عمیق شبکه عصبی حلقوی برای آموزش این نوع مدل ها استفاده می شود. تعبیه‌های حاصل اغلب متراکم هستند - همه مقادیر غیرصفر هستند - و ابعاد بالایی دارند - تا 2,000 بعد. مدل های محبوبی مانند Word2Vec، GLoVE و برت تبدیل کلمات، عبارات یا پاراگراف ها به جاسازی های برداری برای داده های متنی.

مراحل زیر معمولاً در این فرآیند دخیل هستند:

1. یک مجموعه داده بزرگ را جمع آوری کنید. مجموعه‌ای از داده‌ها که دسته‌بندی داده‌های خاصی را که تعبیه‌ها برای آن در نظر گرفته شده است - خواه مربوط به متن باشد یا تصویر - جمع‌آوری می‌شود.
2. داده ها را از قبل پردازش کنید. بسته به نوع داده، تمیز کردن، آماده سازی و پیش پردازش داده ها شامل حذف نویز، تغییر اندازه عکس ها، عادی سازی متن و انجام عملیات اضافی است.
3. مدل را آموزش دهید. برای شناسایی پیوندها و الگوها در داده ها، مدل با استفاده از مجموعه داده آموزش داده می شود. برای کاهش نابرابری بین بردارهای هدف و پیش‌بینی‌شده، پارامترهای مدل پیش‌آموزش‌شده در طول مرحله آموزش تغییر می‌کنند.
4. جاسازی های برداری را ایجاد کنید. پس از آموزش، این مدل می‌تواند داده‌های تازه را به بردارهای عددی تبدیل کند و نمایشی معنادار و ساختاریافته ارائه دهد که به طور موثر اطلاعات معنایی داده‌های اصلی را در بر می‌گیرد.

جاسازی های برداری را می توان برای طیف گسترده ای از انواع داده ها، از جمله داده های سری زمانی، متن، تصاویر، صدا، مدل های سه بعدی (سه بعدی). و ویدئو به دلیل نحوه شکل گیری جاسازی ها، اشیاء با معنایی مشابه، بردارهایی در فضای برداری دارند که به یکدیگر نزدیک هستند.

جاسازی های برداری کجا ذخیره می شوند؟

تعبیه‌های برداری در پایگاه‌های اطلاعاتی تخصصی که به عنوان نامیده می‌شوند ذخیره می‌شوند پایگاه های داده برداری. این پایگاه‌های اطلاعاتی نمایش‌های ریاضی با ابعاد بالا از ویژگی‌های داده هستند. برخلاف پایگاه‌های داده مبتنی بر اسکالر استاندارد یا شاخص‌های برداری مستقل، پایگاه‌های داده برداری کارایی خاصی را برای ذخیره و بازیابی جاسازی‌های برداری در مقیاس ارائه می‌کنند. آنها ظرفیت ذخیره و بازیابی موثر مقادیر زیادی از داده ها را برای توابع جستجوی برداری ارائه می دهند.

پایگاه داده های برداری شامل چندین مؤلفه کلیدی از جمله عملکرد و تحمل خطا. برای اطمینان از اینکه پایگاه داده های برداری دارای تحمل خطا هستند، تکرار و sharding تکنیک ها استفاده می شود. همانندسازی فرآیند تولید کپی از داده ها در گره های متعدد است، در حالی که اشتراک گذاری فرآیند پارتیشن بندی داده ها بر روی چندین گره است. این تحمل خطا و عملکرد بدون وقفه را حتی در صورت خرابی یک گره فراهم می کند.

پایگاه داده های برداری در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی موثر هستند (AI) برنامه های کاربردی، زیرا آنها در مدیریت تخصص دارند داده های بدون ساختار و نیمه ساختار یافته.

کاربردهای تعبیه برداری وکتور

کاربردهای مختلفی برای تعبیه برداری در صنایع مختلف وجود دارد. کاربردهای رایج تعبیه برداری وکتور شامل موارد زیر است:

• سیستم های توصیه جاسازی های برداری نقش مهمی در سیستم های توصیه غول های صنعت از جمله نتفلیکس و آمازون ایفا می کنند. این تعبیه‌ها به سازمان‌ها اجازه می‌دهد شباهت‌های بین کاربران و آیتم‌ها را محاسبه کنند، ترجیحات کاربر و ویژگی‌های آیتم را به بردار تبدیل کنند. این فرآیند به ارائه پیشنهادهای شخصی سازی شده متناسب با سلیقه کاربر کمک می کند.
• موتورهای جستجو. موتورهای جستجو از جاسازی های برداری به طور گسترده برای بهبود اثربخشی و کارایی بازیابی اطلاعات استفاده کنید. از آنجایی که جاسازی های برداری فراتر از تطبیق کلمات کلیدی است، به موتورهای جستجو کمک می کنند تا معنای کلمات و جملات را تفسیر کنند. حتی زمانی که عبارات دقیق با هم مطابقت ندارند، موتورهای جستجو همچنان می‌توانند با مدل‌سازی کلمات به‌عنوان بردار در یک فضای معنایی، اسناد یا سایر اطلاعات مرتبط با زمینه را پیدا و بازیابی کنند.
• چت بات ها و سیستم های پرسش و پاسخ. کمک جاسازی وکتور ربات‌های چت و سیستم‌های پاسخ‌گوی پرسش مبتنی بر هوش مصنوعی در درک و تولید پاسخ های مشابه انسان. با ثبت متن و معنای متن، جاسازی‌ها به چت‌بات‌ها کمک می‌کنند تا به پرسش‌های کاربر به شیوه‌ای معنادار و منطقی پاسخ دهند. به عنوان مثال، مدل های زبان و چت ربات های هوش مصنوعی، از جمله GPT-4 و پردازشگرهای تصویر مانند Dall-E2، برای تولید مکالمات و پاسخ های شبیه انسان محبوبیت زیادی به دست آورده اند.
• تشخیص تقلب و تشخیص موارد دور از دسترس تعبیه‌های برداری را می‌توان برای شناسایی ناهنجاری‌ها یا فعالیت‌های متقلبانه با ارزیابی شباهت بین بردارها استفاده کرد. الگوهای غیر معمول با ارزیابی فاصله بین جاسازی ها و مشخص کردن مشخص می شوند غلظت.
• پیش پردازش داده ها برای تبدیل داده های پردازش نشده را در قالبی که برای ML مناسب است و مدل های یادگیری عمیق، جاسازی ها در فعالیت های پیش پردازش داده ها استفاده می شوند. به عنوان مثال، تعبیه کلمات برای نمایش کلمات به عنوان بردار استفاده می شود که پردازش و تجزیه و تحلیل داده های متنی را تسهیل می کند.
• آموزش تک شات و صفر. یادگیری تک شات و صفر، رویکردهای جاسازی برداری هستند که به مدل‌های یادگیری ماشینی کمک می‌کنند تا نتایج را برای کلاس‌های جدید پیش‌بینی کنند، حتی زمانی که با داده‌های برچسب‌دار محدود ارائه می‌شوند. مدل‌ها می‌توانند حتی با تعداد کمی از نمونه‌های آموزشی با استفاده از اطلاعات معنایی موجود در جاسازی‌ها، پیش‌بینی‌ها را تعمیم داده و تولید کنند.
• شباهت معنایی و خوشه بندی. تعبیه‌های برداری، سنجش شباهت دو شیء را در یک محیط با ابعاد بالا آسان‌تر می‌کند. این امکان انجام عملیاتی مانند محاسبه شباهت معنایی، خوشه بندی و مونتاژ موارد مرتبط بر اساس جاسازی آنها را فراهم می کند.

چه نوع چیزهایی را می توان تعبیه کرد؟

بسیاری از انواع مختلف اشیا و انواع داده ها را می توان با استفاده از جاسازی های برداری نمایش داد. انواع متداول چیزهایی که می توانند جاسازی شوند عبارتند از:

متن

کلمات، عبارات یا اسناد به صورت بردار با استفاده از جاسازی متن نمایش داده می شوند. وظایف NLP - از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، جستجوی معنایی و ترجمه زبان - اغلب از جاسازی ها استفاده می کنند.

رمزگذار جملات جهانی یکی از محبوب‌ترین مدل‌های تعبیه منبع باز است و می‌تواند جملات جداگانه و کل تکه‌های متن را به طور موثر رمزگذاری کند.

تصاویر

تعبیه‌های تصویر ویژگی‌های بصری تصاویر را به‌عنوان بردار ثبت و نشان می‌دهند. موارد استفاده آنها شامل شناسایی شی، طبقه بندی تصویر و جستجوی عکس معکوس است که اغلب به عنوان شناخته می شود جستجو بر اساس تصویر.

جاسازی‌های تصویر می‌توانند برای فعال کردن قابلیت‌های جستجوی بصری نیز استفاده شوند. با استخراج جاسازی‌ها از تصاویر پایگاه داده، کاربر می‌تواند جاسازی‌های یک تصویر جستجو را با جاسازی‌های عکس‌های پایگاه داده مقایسه کند تا موارد مشابه بصری را پیدا کند. این معمولا در استفاده می شود تجارت الکترونیک برنامه‌هایی که کاربران می‌توانند با آپلود عکس‌های محصولات مشابه، موارد را جستجو کنند.

Google Lens یک برنامه جستجوی تصویر است که عکس های دوربین را با محصولات مشابه بصری مقایسه می کند. به عنوان مثال، می توان از آن برای مطابقت با محصولات اینترنتی که شبیه به یک جفت کفش ورزشی یا یک تکه لباس هستند، استفاده کرد.

تعبیه‌های صوتی، نمایش برداری سیگنال‌های صوتی هستند. تعبیه‌های برداری ویژگی‌های شنوایی را ثبت می‌کنند و به سیستم‌ها اجازه می‌دهند تا داده‌های صوتی را به طور مؤثرتری تفسیر کنند. به عنوان مثال، جاسازی‌های صوتی را می‌توان برای توصیه‌های موسیقی، طبقه‌بندی ژانر، جستجوی شباهت صوتی، تشخیص گفتار و تأیید بلندگو استفاده کرد.

در حالی که هوش مصنوعی برای انواع مختلف جاسازی ها استفاده می شود، هوش مصنوعی صوتی نسبت به هوش مصنوعی متن یا تصویر کمتر مورد توجه قرار گرفته است. Google Speech to Text و OpenAI Whisper برنامه‌های جاسازی صوتی هستند که در سازمان‌هایی مانند مراکز تماس، فناوری پزشکی، دسترسی‌پذیری و برنامه‌های کاربردی گفتار به متن استفاده می‌شوند.

نمودار ها

تعبیه گراف ها از بردارها برای نمایش گره ها و یال ها در گراف استفاده می کنند. آنها هستند در کارهای مربوط به تجزیه و تحلیل گراف استفاده می شود مانند پیش بینی لینک، سیستم های تشخیص جامعه و توصیه.

هر گره نشان دهنده یک موجودیت است، مانند یک شخص، یک صفحه وب یا یک محصول و هر لبه نماد پیوند یا ارتباطی است که بین آن موجودیت ها وجود دارد. این جاسازی‌های برداری می‌توانند همه چیز را از توصیه به دوستان در آن انجام دهند شبکه های اجتماعی برای شناسایی مسائل امنیت سایبری

داده های سری زمانی و مدل های سه بعدی

تعبیه‌های سری زمانی الگوهای زمانی را در داده‌های متوالی ثبت می‌کنند. آنها استفاده می شوند اینترنت از چیزهایی که برنامه های کاربردی، داده های مالی و داده های حسگر برای فعالیت هایی از جمله تشخیص ناهنجاری، پیش بینی سری های زمانی و شناسایی الگو

جنبه های هندسی اشیاء سه بعدی را نیز می توان به صورت بردار با استفاده از جاسازی مدل سه بعدی بیان کرد. آنها در کارهایی مانند بازسازی سه بعدی، تشخیص اشیا و تطبیق فرم استفاده می شوند.

مولکول ها

جاسازی مولکول ها ترکیبات شیمیایی را به عنوان بردار نشان می دهد. آنها در کشف دارو، جستجوی شباهت های شیمیایی و پیش بینی خواص مولکولی استفاده می شوند. این تعبیه‌ها همچنین در شیمی محاسباتی و توسعه دارو برای ثبت ویژگی‌های ساختاری و شیمیایی مولکول‌ها استفاده می‌شوند.

Word2Vec چیست؟

Word2Vec یک رویکرد تعبیه‌کننده کلمه بردار NLP محبوب است. Word2Vec که توسط گوگل ایجاد شده است برای نمایش کلمات به عنوان بردارهای متراکم در یک فضای برداری پیوسته طراحی شده است. این می تواند زمینه یک کلمه را در یک سند تشخیص دهد و معمولاً در وظایف NLP مانند طبقه بندی متن، تجزیه و تحلیل احساسات و ترجمه ماشین برای کمک به ماشین ها برای درک و پردازش موثرتر زبان طبیعی.

Word2Vec بر این اصل استوار است که کلمات با معانی مشابه باید بازنمایی های برداری مشابهی داشته باشند و مدل را قادر می سازد پیوندهای معنایی بین کلمات را به دست آورد.

Word2Vec دو معماری اساسی دارد، CBOW (کیف مداوم کلمات) و Skip-Gram:

• CBOW. این معماری کلمه هدف را بر اساس کلمات زمینه پیش بینی می کند. به مدل یک زمینه یا کلمات اطراف داده می شود و وظیفه پیش بینی کلمه مورد نظر در مرکز را دارد. به عنوان مثال، در جمله "روباه قهوه ای سریع از روی سگ تنبل می پرد"، CBOW از بافت یا کلمات اطراف برای پیش بینی استفاده می کند. روباه به عنوان کلمه هدف
• Skip-Gram. بر خلاف CBOW، معماری Skip-Gram کلمات متن را بر اساس کلمه هدف پیش بینی می کند. به مدل یک کلمه هدف داده می شود و از آن خواسته می شود تا اصطلاحات بافت اطراف را پیش بینی کند. با در نظر گرفتن جمله مثال بالا "روباه قهوه ای سریع از روی سگ تنبل می پرد"، skip-gram کلمه مورد نظر را می گیرد. روباه و کلمات متنی مانند «The»، «سریع»، «قهوه ای»، «پرش»، «بیش از حد»، «the»، «تنبل» و «سگ» را کشف کنید.

طیف گسترده ای از کسب و کارها شروع به پذیرش هوش مصنوعی مولد کرده اند و پتانسیل مخرب آن را نشان می دهند. معاینه کردن هوش مصنوعی چگونه در حال توسعه است، در آینده به چه سمتی خواهد رفت و هر چالشی که ممکن است پیش بیاید.