Vektör yerleştirmeleri nelerdir? | TechTarget'tan tanım

Vektör yerleştirmeleri nelerdir?

Vektör yerleştirmeler kelimelerin, cümlelerin ve diğer veri türlerinin ilişkilerini ve anlamlarını yakalayan sayısal temsillerdir. Vektör yerleştirmeler aracılığıyla, bir nesnenin temel özellikleri veya özellikleri kısa ve düzenli bir sayı dizisine dönüştürülerek bilgisayarların bilgileri hızlı bir şekilde almasına yardımcı olur. Benzer veri noktaları, çok boyutlu bir uzayda noktalara dönüştürüldükten sonra birbirine daha yakın kümelenir.

Başta doğal dil işleme olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılır (NLP) ve makine öğrenimi (ML), vektör yerleştirmeler benzerlik karşılaştırmaları, kümeleme ve sınıflandırma gibi görevler için verilerin işlenmesine ve işlenmesine yardımcı olur. Örneğin metin verilerine bakarken gibi kelimeler kedi ve pisi Harf kompozisyonlarındaki farklılıklara rağmen benzer anlamlar taşırlar. Etkili anlamsal arama, terimler arasındaki bu anlamsal benzerliği yeterince yakalayan kesin gösterimlere dayanır.

[Gömülü içerik]

Gömmeler ve vektörler aynı şey midir?

Şartlar vektörler ve kalıplamaların vektör yerleştirmeleri bağlamında birbirinin yerine kullanılabilir. Her ikisi de sayısal veri temsillerine atıfta bulunur; veri noktası yüksek boyutlu uzayda bir vektör olarak temsil edilir.

Vektör, tanımlanmış bir boyuta sahip bir sayı dizisini ifade ederken, vektör yerleştirmeleri bu vektörleri sürekli bir alandaki veri noktalarını temsil etmek için kullanır.

Yerleştirmeler, önemli bilgileri, anlamsal bağlantıları, bağlamsal nitelikleri veya eğitim algoritmaları aracılığıyla öğrenilen verilerin düzenli temsilini yakalamak için verilerin vektörler olarak ifade edilmesini ifade eder. makine öğrenimi modelleri.

Vektör yerleştirme türleri

Vektör yerleştirmeler, her biri farklı veri türlerini temsil etmek için farklı bir işleve sahip çeşitli biçimlerde gelir. Aşağıda bazı yaygın vektör yerleştirme türleri verilmiştir:

• Kelime yerleştirmeleri. Kelime gömmeleri, tek tek kelimelerin sürekli bir alanda vektör temsilleridir. Aşağıdaki gibi görevlerde kelimeler arasındaki anlamsal bağlantıları yakalamak için sıklıkla kullanılırlar: duyguları analiz, dil çevirisi ve kelime benzerliği.
• Cümle yerleştirmeleri. Tam cümlelerin vektör temsillerine cümle yerleştirmeleri denir. Cümlenin anlamını ve bağlamını yakaladıklarından duygu analizi, metin sınıflandırması ve bilgi alımı gibi görevlerde faydalıdırlar.
• Belge yerleştirmeleri. Belge yerleştirmeleri, makaleler veya raporlar gibi tüm belgelerin vektör temsilleridir. Tipik olarak belge benzerliği, kümeleme ve öneri sistemleri gibi görevlerde kullanılan bu araçlar, belgenin genel anlamını ve içeriğini yakalar.
• Kullanıcı profili vektörleri. Bunlar bir kullanıcının tercihlerinin, eylemlerinin veya özelliklerinin vektör temsilleridir. Onlar kullanılır müşteri segmentasyonukullanıcıya özel verileri toplamak için kişiselleştirilmiş öneri sistemleri ve hedefli reklamcılık.
• Görüntü vektörleri. Bunlar resim veya video kareleri gibi görsel öğelerin vektör temsilleridir. Gibi görevlerde kullanılırlar. nesne tanımagörsel özellikleri yakalamak için görsel arama ve içerik tabanlı öneri sistemleri.
• Ürün vektörleri. Ürünleri veya öğeleri vektörler olarak temsil eden bunlar, ürünler arasındaki özellikleri ve benzerlikleri toplamak için ürün aramalarında, ürün sınıflandırmasında ve öneri sistemlerinde kullanılır.
• Kullanıcı profili vektörleri. Kullanıcı profili vektörleri bir kullanıcının tercihlerini, eylemlerini veya özelliklerini temsil eder. Kullanıcı segmentasyonunda, kişiselleştirilmiş öneri sistemlerinde ve hedefli reklamcılık kullanıcıya özel verileri toplamak için.

Vektör yerleştirmeleri nasıl oluşturulur?

Vektör yerleştirmeleri, verileri sayısal vektörlere dönüştürmek için bir modeli eğiten bir ML yaklaşımı kullanılarak oluşturulur. Tipik olarak derin bir evrişimli sinir ağı Bu tür modelleri eğitmek için kullanılır. Ortaya çıkan yerleştirmeler genellikle yoğundur (tüm değerler sıfır değildir) ve yüksek boyutludur (2,000 boyuta kadar). Word2Vec, GLoVE ve gibi popüler modeller Bert kelimeleri, cümleleri veya paragrafları metin verileri için vektör yerleştirmelerine dönüştürün.

Aşağıdaki adımlar genellikle süreçte yer alır:

1. Büyük bir veri seti oluşturun. Yerleştirmelerin amaçlandığı belirli veri kategorisini (metin veya görsellerle ilgili) yakalayan bir veri seti bir araya getirilir.
2. Verileri önceden işleyin. Veri türüne bağlı olarak temizleme, hazırlama ve veri ön işleme gürültüyü ortadan kaldırmayı, fotoğrafları yeniden boyutlandırmayı, metni normalleştirmeyi ve ek işlemler gerçekleştirmeyi içerir.
3. Modeli eğitin. Verilerdeki bağlantıları ve kalıpları tanımlamak için model, veri seti kullanılarak eğitilir. Hedef ve tahmin edilen vektörler arasındaki farklılığı azaltmak için, önceden eğitilmiş modelin parametreleri eğitim aşamasında değiştirilir.
4. Vektör yerleştirmeleri oluşturun. Eğitimden sonra model, yeni verileri sayısal vektörlere dönüştürerek orijinal verilerin anlamsal bilgilerini etkili bir şekilde kapsayan anlamlı ve yapılandırılmış bir temsil sunabilir.

Zaman serisi verileri, metin, resimler, ses gibi çok çeşitli veri türleri için vektör yerleştirmeler yapılabilir. üç boyutlu (3D) modeller ve video. Gömmelerin oluşturulma şekli nedeniyle, benzer semantiklere sahip nesnelerin vektör uzayında birbirine yakın vektörleri olacaktır.

Vektör yerleştirmeleri nerede saklanıyor?

Vektör yerleştirmeleri, olarak bilinen özel veritabanlarında saklanır. vektör veritabanları. Bu veritabanları veri özelliklerinin yüksek boyutlu matematiksel temsilleridir. Standart skaler tabanlı veritabanlarının veya bağımsız vektör indekslerinin aksine, vektör veritabanları, vektör yerleştirmelerini uygun ölçekte depolamak ve almak için belirli verimlilikler sağlar. Vektör arama işlevleri için büyük miktarlardaki verileri etkili bir şekilde depolama ve alma kapasitesini sunarlar.

Vektör veritabanları performans ve performans gibi birçok temel bileşeni içerir. hata toleransı. Vektör veritabanlarının hataya dayanıklı olmasını sağlamak için çoğaltma ve Kırma işlemi teknikler kullanılmaktadır. Çoğaltma, verilerin kopyalarını çok sayıda düğümde üretme işlemidir; parçalama ise verileri birkaç düğüme bölme işlemidir. Bu, bir düğüm arızalansa bile hata toleransı ve kesintisiz performans sağlar.

Vektör veritabanları makine öğrenimi ve yapay zekada etkilidir (AI) uygulamaları yönetme konusunda uzmanlaştıklarından yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriler.

Vektör yerleştirme uygulamaları

Farklı endüstrilerde vektör yerleştirmenin çeşitli kullanımları vardır. Vektör yerleştirmelerin yaygın uygulamaları aşağıdakileri içerir:

• Tavsiye sistemleri. Vektör yerleştirmeleri, Netflix ve Amazon da dahil olmak üzere sektör devlerinin öneri sistemlerinde çok önemli bir rol oynuyor. Bu yerleştirmeler, kuruluşların kullanıcılar ve öğeler arasındaki benzerlikleri hesaplamasına, kullanıcı tercihlerini ve öğe özelliklerini vektörlere dönüştürmesine olanak tanır. Bu süreç, bireysel kullanıcı zevklerine göre kişiselleştirilmiş önerilerin sunulmasına yardımcı olur.
• Arama motorları. Arama motorları Bilgi erişiminin etkinliğini ve verimliliğini artırmak için vektör yerleştirmeleri yaygın olarak kullanın. Vektör yerleştirmeler anahtar kelime eşleştirmenin ötesine geçtiği için arama motorlarının kelimelerin ve cümlelerin anlamlarını yorumlamasına yardımcı olur. Tam ifadeler eşleşmese bile arama motorları, kelimeleri anlamsal bir alanda vektörler olarak modelleyerek bağlamsal olarak alakalı belgeleri veya diğer bilgileri bulabilir ve alabilir.
• Sohbet robotları ve soru-cevap sistemleri. Vektör yerleştirme yardımı sohbet robotları ve üretken yapay zeka tabanlı soru yanıtlama sistemleri insan benzeri tepkilerin anlaşılmasında ve üretilmesinde. Metnin bağlamını ve anlamını yakalayan yerleştirmeler, sohbet robotlarının kullanıcı sorularına anlamlı ve mantıklı bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olur. Örneğin, dil modelleri ve yapay zeka sohbet robotları GPT 4 ve görüntü işlemcileri gibi Dall-E2, insan benzeri konuşmalar ve yanıtlar üretme konusunda büyük bir popülerlik kazandı.
• Dolandırıcılık tespiti ve aykırı değer tespiti. Vektör yerleştirmeleri, vektörler arasındaki benzerliği değerlendirerek anormallikleri veya dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için kullanılabilir. Yaygın olmayan modeller, yerleştirmeler arasındaki mesafe değerlendirilerek ve nokta tespiti yapılarak tanımlanır aykırı.
• Veri ön işleme. dönüştürmek için işlenmemiş verileri makine öğrenimi için uygun bir formata dönüştürmek ve derin öğrenme modellerinde, veri ön işleme faaliyetlerinde yerleştirmeler kullanılmaktadır. Örneğin kelime yerleştirmeler, kelimeleri vektörler olarak temsil etmek için kullanılır ve bu da metin verilerinin işlenmesini ve analizini kolaylaştırır.
• Tek atış ve sıfır atış öğrenme. Tek adımlı ve sıfır adımlı öğrenme, sınırlı etiketli verilerle sağlandığında bile makine öğrenimi modellerinin yeni sınıflara ilişkin sonuçları tahmin etmesine yardımcı olan vektör yerleştirme yaklaşımlarıdır. Modeller, yerleştirmelerde yer alan anlamsal bilgileri kullanarak az sayıda eğitim örneğinde bile genelleme yapabilir ve tahminler üretebilir.
• Anlamsal benzerlik ve kümelenme. Vektör yerleştirmeler, iki nesnenin yüksek boyutlu bir ortamda ne kadar benzer olduğunu ölçmeyi kolaylaştırır. Bu, anlamsal benzerliğin hesaplanması, ilgili şeylerin gömülmelerine göre kümelenmesi ve birleştirilmesi gibi işlemlerin yapılmasını mümkün kılar.

Ne tür şeyler yerleştirilebilir?

Birçok farklı türde nesne ve veri türü, vektör yerleştirmeler kullanılarak temsil edilebilir. Yerleştirilebilecek yaygın öğe türleri arasında şunlar yer alır:

Metin

Kelimeler, ifadeler veya belgeler, metin yerleştirmeleri kullanılarak vektörler olarak temsil edilir. Duyarlılık analizi, anlamsal arama ve dil çevirisi dahil olmak üzere NLP görevleri sıklıkla yerleştirmeleri kullanır.

Evrensel Cümle Kodlayıcı, en popüler açık kaynak yerleştirme modellerinden biridir ve tek tek cümleleri ve tüm metin parçalarını verimli bir şekilde kodlayabilir.

Fotoğraflar

Görüntü yerleştirmeler, görüntülerin görsel özelliklerini vektörler olarak yakalar ve temsil eder. Kullanım durumları arasında nesne tanımlama, resim sınıflandırma ve ters görüntü arama yer alır. resme göre arama.

Görsel arama yeteneklerini etkinleştirmek için resim yerleştirmeler de kullanılabilir. Kullanıcı, veritabanı görüntülerinden eklemeleri çıkararak, görsel olarak benzer eşleşmeleri bulmak için bir sorgu görüntüsünün yerleştirmelerini veritabanı fotoğraflarının yerleştirmeleriyle karşılaştırabilir. Bu yaygın olarak kullanılır e-ticaret Kullanıcıların benzer ürünlerin fotoğraflarını yükleyerek ürün arayabileceği uygulamalar.

Google Lens, kamera fotoğraflarını görsel olarak benzer ürünlerle karşılaştıran bir görsel arama uygulamasıdır. Örneğin bir çift spor ayakkabıya ya da bir giysiye benzeyen internet ürünlerini eşleştirmek için kullanılabilir.

ses

Ses yerleştirmeleri, ses sinyallerinin vektör temsilleridir. Vektör yerleştirmeler işitsel özellikleri yakalayarak sistemlerin ses verilerini daha etkili bir şekilde yorumlamasını sağlar. Örneğin ses yerleştirmeleri, müzik önerileri, tür sınıflandırmaları, ses benzerliği aramaları, konuşma tanıma ve konuşmacı doğrulama için kullanılabilir.

Yapay zeka çeşitli yerleştirme türleri için kullanılırken, ses yapay zekası, metin veya görüntü yapay zekasından daha az ilgi gördü. Google Konuşmadan Metne Dönüştürme ve OpenAI Whisper, çağrı merkezleri, tıbbi teknoloji, erişilebilirlik ve konuşmayı metne dönüştürme uygulamaları gibi kuruluşlarda kullanılan ses yerleştirme uygulamalarıdır.

Grafikler

Grafik yerleştirmeleri, bir grafikteki düğümleri ve kenarları temsil etmek için vektörleri kullanır. Onlar grafik analitiği ile ilgili görevlerde kullanılır bağlantı tahmini, topluluk tanıma ve öneri sistemleri gibi.

Her düğüm, kişi, web sayfası veya ürün gibi bir varlığı temsil eder ve her kenar, bu varlıklar arasında var olan bağlantıyı veya bağlantıyı sembolize eder. Bu vektör yerleştirmeleri, arkadaş önermekten tutun da her şeyi başarabilir. sosyal ağlar Siber güvenlik sorunlarını tespit etmek için.

Zaman serisi verileri ve 3 boyutlu modeller

Zaman serisi yerleştirmeleri sıralı verilerdeki zamansal kalıpları yakalar. Onlar kullanılır bir şeylerin interneti anormallik tespiti de dahil olmak üzere faaliyetlere yönelik uygulamalar, finansal veriler ve sensör verileri, zaman serisi tahmini ve desen tanımlama.

3B nesnelerin geometrik yönleri, 3B model yerleştirmeleri kullanılarak vektörler olarak da ifade edilebilir. 3D yeniden yapılandırma, nesne algılama ve form eşleştirme gibi görevlerde uygulanırlar.

Moleküller

Molekül gömmeleri kimyasal bileşikleri vektörler olarak temsil eder. İlaç keşfinde, kimyasal benzerlik araştırmasında ve moleküler özellik tahmininde kullanılırlar. Bu yerleştirmeler aynı zamanda hesaplamalı kimyada ve ilaç geliştirmede moleküllerin yapısal ve kimyasal özelliklerini yakalamak için kullanılır.

Word2Vec nedir?

Word2Vec popüler bir NLP kelime vektörü yerleştirme yaklaşımıdır. Google tarafından oluşturulan Word2Vec, kelimeleri sürekli bir vektör uzayında yoğun vektörler olarak temsil edecek şekilde tasarlanmıştır. Bir belgedeki bir kelimenin bağlamını tanıyabilir ve metin kategorizasyonu, duygu analizi ve gibi NLP görevlerinde yaygın olarak kullanılır. makine çevirisi Makinelerin doğal dili daha etkili bir şekilde anlamalarına ve işlemelerine yardımcı olmak.

Word2Vec, benzer anlamlara sahip kelimelerin benzer vektör temsillerine sahip olması gerektiği ilkesine dayanır ve modelin kelimeler arasındaki anlamsal bağlantıları yakalamasına olanak tanır.

Word2Vec'in iki temel mimarisi vardır; CBOW (Sürekli Kelime Çantası) ve Skip-Gram:

• CBOW. Bu mimari, bağlam sözcüklerine dayalı olarak hedef sözcüğü tahmin eder. Modele bir bağlam veya çevreleyen kelimeler verilir ve modele merkezdeki hedef kelimeyi tahmin etme görevi verilir. Örneğin, "Hızlı kahverengi tilki tembel köpeğin üzerinden atlıyor" cümlesinde CBOW, tahminde bulunmak için bağlamı veya çevresindeki kelimeleri kullanır. tilki hedef kelime olarak
• Gram'ı atla. CBOW'dan farklı olarak Skip-Gram mimarisi, bağlam sözcüklerini hedef kelimeye göre tahmin eder. Modele bir hedef kelime verilir ve onu çevreleyen bağlam terimlerini tahmin etmesi istenir. Yukarıdaki "Hızlı kahverengi tilki tembel köpeğin üzerinden atlar" cümlesini ele alırsak skip-gram hedef kelimeyi alacaktır. tilki ve "The", "hızlı", "kahverengi", "atlar", "üzerinden", "the", "tembel" ve "köpek" gibi bağlam sözcüklerini keşfedin.

Çok sayıda işletme üretken yapay zekayı benimsemeye başlıyor ve bu da onun yıkıcı potansiyelini gösteriyor. İncelemek Üretken yapay zeka nasıl gelişiyorgelecekte hangi yöne gideceğini ve ortaya çıkabilecek zorlukları.