Índice de vectores en aprendizaje automático

En el aprendizaje automático, la indexación vectorial puede parecer compleja, pero considérela como una herramienta precisa que nos permite localizar y manipular puntos de datos específicos dentro de vastos conjuntos de datos.

Ya sea que conozca bien el campo de la ciencia de datos o simplemente sea un novato, este artículo lo guiará para descubrir la importancia de la indexación de vectores en el aprendizaje automático. Descubriremos las complejidades de este término y demostraremos por qué dominar la indexación de vectores es algo tan importante en el procesamiento inteligente de datos. Entonces, ¡entendamos esto!

¿Qué es el índice vectorial?

En pocas palabras, el índice Vector es como un sistema de almacenamiento inteligente. Está diseñado para mantener un tipo especial de datos llamados vectores, como grupos de números con diferentes valores en diferentes direcciones.

Ahora bien, ¿de dónde vienen estos vectores? Provienen de modelos sofisticados de IA, los “modelos integrados”. Estos modelos actúan como súper traductores de artículos, imágenes o videos. Convierten estas cosas complejas en números simples, como resumir una gran historia en un paquete pequeño.

Estos números mantienen el significado principal del original. Es como capturar la esencia o el sentimiento de un objeto de forma matemática. Entonces, usar un índice vectorial es como tener un sistema inteligente para almacenar y encontrar estos números significativos. No se trata sólo de almacenar datos; se trata de mantener vivas las partes importantes de la información. ¡Eso es lo que hace que un índice vectorial sea especial!

¿Cuáles son los usos de los índices vectoriales en el aprendizaje automático?

Después de comprender qué es exactamente el índice vectorial, es importante conocer los mejores usos de este elemento en el campo del aprendizaje automático. Estos son los puntos que describen los usos de la búsqueda o índice de vectores en ML:

1. Fácil búsqueda de datos:

Piense en la indexación de vectores como una herramienta que ayuda a encontrar cosas en una gran pila de información. Organiza los datos de forma inteligente, lo que hace que su búsqueda y uso sea más rápido y sencillo.

2. Súper útil para que las computadoras aprendan cosas:

A las computadoras les encanta la indexación de vectores porque hace que aprender y comprender grandes cantidades de información sea mucho más sencillo. Es como brindarles una manera clara de manejar una gran cantidad de datos rápidamente.

3. Desafíos en la indexación de vectores:

Los desafíos en la indexación de vectores incluyen seleccionar características apropiadas para la indexación y determinar su utilización para la búsqueda. Investigaciones recientes proponen enfoques novedosos de indexación de huellas dactilares, como el uso de descriptores minuciosos, la mejora del tiempo de búsqueda, la solidez y la independencia de las relaciones geométricas entre características.

4. Magia matemática en acción:

La gente está haciendo magia matemática interesante con la indexación de vectores, explorando las mejores formas de organizar y comprender la información. Es como un rompecabezas en el que descubren cómo hacer que las computadoras procesen mejor los datos.

5. Útil en la vida real:

En la vida real, la indexación de vectores ayuda de maneras interesantes, como acelerar el reconocimiento de huellas dactilares y facilitar la identificación de personas. También ayuda a las computadoras a manejar modelos y texturas 3D en juegos y gráficos, e incluso hace que la búsqueda en toneladas de texto sea súper rápida y eficiente.

6. Índice de Secundaria Aprendida (LSI):

LSI, una empresa que aplica la indexación vectorial, utiliza índices aprendidos para datos no clasificados. La creación de un índice aprendido sobre un vector de permutación permite la búsqueda binaria de datos no clasificados con acceso aleatorio. Ampliado con un vector de huellas dactilares, LSI logra un rendimiento de búsqueda comparable al de los índices secundarios de última generación y, al mismo tiempo, ahorra hasta 6 veces más espacio.

En resumen, la indexación vectorial resulta versátil y potente, aplicable a diversos problemas de aprendizaje automático y análisis de datos.

¿Cómo se crea un índice vectorial en Azure Machine Learning de Microsoft?

Te sorprenderá que con Azure Machine Learning puedas crear un índice vectorial a partir de tus archivos o carpetas, ya sea en tu computadora, en la nube o incluso en una base de datos vectorial. Además, puede usar un índice de Azure AI Search existente si tiene uno en lugar de crear uno nuevo.

Estos son los pasos a seguir para crear un índice vectorial en Azure Machine Learning:

Paso 1. Vaya a Machine Learning Studio y haga clic en "Flujo rápido" a la izquierda

Paso 2. Ahora, haga clic en la pestaña "Índice de vectores".

Paso 3. Haga clic en el botón "Crear".

Paso 4. Aparecerá un formulario; simplemente dale un nombre a tu índice de vectores.

Paso 5. Elige el tipo de fuente de datos que tienes.

Paso 6. Dependiendo de su elección, complete dónde se encuentran sus datos y haga clic en "Siguiente".

Paso 7. Mire los detalles de su índice de vectores y luego haga clic en "Crear".

Paso 8. Verá una página de descripción general donde podrá controlar el rendimiento de su índice vectorial. Puede que lleve algún tiempo, especialmente si tiene muchos datos.

¡Eso es todo! Ha creado un índice vectorial con Machine Learning Studio.

¿Cómo se agrega un índice vectorial a un flujo rápido?

Después de crear un índice de vectores, puede incluirlo en su flujo de mensajes siguiendo estos pasos:

Paso 1. Vaya al lienzo de flujo de mensajes donde desea agregar un índice vectorial.

Paso 2. En el diseñador de flujo de mensajes, haga clic en "Más herramientas" en el menú superior y elija "Búsqueda de índice de vectores".

Paso 3. La herramienta de búsqueda de índice de vectores aparecerá en su lienzo. Desplácese hacia abajo si no lo ve de inmediato.

Paso 4. Ingrese la ruta a su índice de vectores y la consulta que desea realizar. Busque el 'URI de fuente de datos' en los 'Detalles' de su índice de vectores.

Paso 5. Escriba su pregunta o utilice una inserción. Si se trata de una incorporación, asegúrese de que esté definida en la sección de entrada de su flujo de solicitud.

Cuando se crea el índice vectorial, Azure Machine Learning desglosa la información, realiza "incrustaciones" y las almacena claramente en un índice de Faiss o en un índice de Azure AI Search. ¡Es como hacer una lista súper organizada para ayudar a la computadora a encontrar cosas más rápido!

La conclusión

La indexación de vectores es crucial para dar sentido a los datos en el aprendizaje automático. Es una herramienta clave que ayuda a las computadoras a trabajar con información de manera más eficiente.

La indexación de vectores no es sólo un concepto; es una parte vital del futuro del aprendizaje automático. El camino por delante promete aún más formas de aplicar e innovar con Vector Indexing, convirtiéndolo en un actor fundamental en el campo en constante evolución del procesamiento de datos inteligente.