Vektorindex im maschinellen Lernen

Beim maschinellen Lernen mag die Vektorindizierung komplex klingen, aber betrachten Sie sie als ein präzises Werkzeug, das es uns ermöglicht, bestimmte Datenpunkte in riesigen Datensätzen zu lokalisieren und zu bearbeiten.

Egal, ob Sie sich auf dem Gebiet der Datenwissenschaft gut auskennen oder nur ein Neuling sind, dieser Artikel hilft Ihnen dabei, die Bedeutung der Vektorindizierung beim maschinellen Lernen zu verstehen. Wir werden die Feinheiten dieses Begriffs entdecken und zeigen, warum die Beherrschung der Vektorindizierung so wichtig für die intelligente Datenverarbeitung ist. Also, lasst uns das verstehen!

Was ist ein Vektorindex?

Einfach ausgedrückt ist der Vector Index wie ein intelligentes Speichersystem. Es dient dazu, eine spezielle Art von Daten, sogenannte Vektoren, zu speichern, etwa Zahlengruppen mit unterschiedlichen Werten in unterschiedlichen Richtungen.

Woher kommen nun diese Vektoren? Sie stammen aus ausgefallenen KI-Modellen, den „Einbettungsmodellen“. Diese Modelle fungieren wie Superübersetzer für Artikel, Bilder oder Videos. Sie verwandeln diese komplexen Dinge in einfache Zahlen, als würden sie eine große Geschichte in einem kleinen Paket zusammenfassen.

Diese Zahlen behalten die Hauptbedeutung des Originals bei. Es ist, als würde man die Essenz oder das Gefühl eines Objekts auf mathematische Weise erfassen. Die Verwendung eines Vektorindex ist also wie ein intelligentes System zum Speichern und Auffinden dieser aussagekräftigen Zahlen. Es geht nicht nur um das Speichern von Daten; Es geht darum, die wichtigen Teile der Informationen am Leben zu halten. Das ist das Besondere an einem Vektorindex!

Welchen Nutzen haben Vektorindizes beim maschinellen Lernen?

Nachdem Sie verstanden haben, was genau der Vektorindex ist, ist es wichtig, die besten Einsatzmöglichkeiten dieses Dings im Bereich des maschinellen Lernens kennenzulernen. Hier sind also die Punkte, die die Verwendung der Vektorsuche oder des Vektorindex in ML veranschaulichen:

1. Einfache Datensuche:

Stellen Sie sich die Vektorindizierung als ein Werkzeug vor, das dabei hilft, Dinge in einem großen Informationsberg zu finden. Die Daten werden intelligent organisiert, sodass sie schneller und einfacher nachzuschlagen und zu verwenden sind.

2. Super nützlich für Computer, die Dinge lernen:

Computer lieben die Vektorindizierung, weil sie das Erlernen und Verstehen großer Informationsmengen viel einfacher macht. Es ist, als ob man ihnen eine praktische Möglichkeit bietet, große Datenmengen schnell zu verarbeiten.

3. Herausforderungen bei der Vektorindizierung:

Zu den Herausforderungen bei der Vektorindizierung gehören die Auswahl geeigneter Funktionen für die Indizierung und die Bestimmung ihrer Verwendung für die Suche. Neuere Forschungen schlagen neuartige Ansätze zur Fingerabdruckindizierung vor, wie z. B. die Verwendung von Minutiendeskriptoren, die die Suchzeit, Robustheit und Unabhängigkeit von geometrischen Beziehungen zwischen Merkmalen verbessern.

4. Mathe-Magie in Aktion:

Mit der Vektorindizierung zaubern die Leute coole Mathematik und erforschen die besten Möglichkeiten, Informationen zu organisieren und zu verstehen. Es ist wie ein Puzzle, bei dem sie herausfinden, wie Computer Daten besser verarbeiten können.

5. Hilfreich im wirklichen Leben:

Im wirklichen Leben hilft die Vektorindizierung auf coole Weise, z. B. indem sie die Erkennung von Fingerabdrücken beschleunigt und so die Identifizierung von Personen erleichtert. Es hilft Computern auch dabei, 3D-Modelle und Texturen in Spielen und Grafiken zu verarbeiten, und macht sogar das Durchsuchen von Tonnen von Text superschnell und effizient.

6. Gelernter Sekundärindex (LSI):

LSI, ein Unternehmen, das Vektorindizierung anwendet, verwendet erlernte Indizes für unsortierte Daten. Der Aufbau eines erlernten Index über einen Permutationsvektor ermöglicht die binäre Suche auf unsortierten Daten mit wahlfreiem Zugriff. Erweitert um einen Fingerabdruckvektor erreicht LSI eine vergleichbare Suchleistung wie hochmoderne Sekundärindizes und ist gleichzeitig bis zu sechsmal platzsparender.

Kurz gesagt, die Vektorindizierung erweist sich als vielseitig und leistungsstark und lässt sich auf verschiedene Probleme des maschinellen Lernens und der Datenanalyse anwenden.

Wie erstellt man einen Vektorindex in Azure Machine Learning von Microsoft?

Sie werden überrascht sein, dass Sie mit Azure Machine Learning einen Vektorindex aus Ihren Dateien oder Ordnern erstellen können, sei es auf Ihrem Computer, in der Cloud oder sogar in einer Vektordatenbank. Außerdem können Sie einen vorhandenen Azure AI Search-Index verwenden, falls Sie einen haben, anstatt einen neuen zu erstellen.

Hier sind die Schritte, die Sie befolgen müssen, um einen Vektorindex in Azure Machine Learning zu erstellen:

Schritt 1: Gehen Sie zu Machine Learning Studio und klicken Sie links auf „Prompt Flow“.

Schritt 2. Klicken Sie nun auf die Registerkarte „Vektorindex“.

Schritt 3. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Erstellen“.

Schritt 4. Ein Formular wird angezeigt. Geben Sie Ihrem Vektorindex einfach einen Namen.

Schritt 5: Wählen Sie den Typ Ihrer Datenquelle aus.

Schritt 6. Geben Sie je nach Ihrer Wahl den Speicherort Ihrer Daten ein und klicken Sie auf „Weiter“.

Schritt 7. Sehen Sie sich die Details Ihres Vektorindex an und klicken Sie dann auf „Erstellen“.

Schritt 8. Sie sehen eine Übersichtsseite, auf der Sie die Leistung Ihres Vektorindex im Auge behalten können. Dies kann einige Zeit dauern, insbesondere wenn Sie viele Daten haben.

Das ist es! Sie haben mit Machine Learning Studio einen Vektorindex erstellt.

Wie fügt man einem Eingabeaufforderungsablauf einen Vektorindex hinzu?

Nachdem Sie einen Vektorindex erstellt haben, können Sie ihn mit den folgenden Schritten in Ihren Eingabeaufforderungsablauf einbinden:

Schritt 1: Gehen Sie zum Prompt-Flow-Canvas, wo Sie einen Vektorindex hinzufügen möchten.

Schritt 2: Klicken Sie im Prompt-Flow-Designer im oberen Menü auf „Weitere Tools“ und wählen Sie „Vektorindexsuche“.

Schritt 3. Das Tool „Vektorindexsuche“ wird auf Ihrer Leinwand angezeigt. Scrollen Sie nach unten, wenn Sie es nicht sofort sehen.

Schritt 4. Geben Sie den Pfad zu Ihrem Vektorindex und die Abfrage ein, die Sie stellen möchten. Suchen Sie den „Datenquellen-URI“ in den „Details“ Ihres Vektorindex.

Schritt 5. Geben Sie Ihre Frage ein oder verwenden Sie eine Einbettung. Wenn es sich um eine Einbettung handelt, stellen Sie sicher, dass sie im Eingabeabschnitt Ihres Eingabeaufforderungsablaufs definiert ist.

Wenn Sie den Vektorindex erstellen, zerlegt Azure Machine Learning die Informationen, nimmt „Einbettungen“ vor und speichert sie ordentlich entweder in einem Faiss-Index oder einem Azure AI Search-Index. Es ist, als würde man eine super organisierte Liste erstellen, damit der Computer Dinge schneller finden kann!

Der Abschluss

Die Vektorindizierung ist entscheidend, um Daten beim maschinellen Lernen zu verstehen. Es ist ein wichtiges Werkzeug, das Computern hilft, effizienter mit Informationen zu arbeiten.

Vektorindizierung ist nicht nur ein Konzept; Es ist ein wichtiger Teil der Zukunft des maschinellen Lernens. Der vor uns liegende Weg verspricht noch mehr Anwendungsmöglichkeiten und Innovationen mit Vector Indexing und macht es zu einem grundlegenden Akteur im sich ständig weiterentwickelnden Bereich der intelligenten Datenverarbeitung.