Index vectoriel dans l'apprentissage automatique

En apprentissage automatique, l'indexation vectorielle peut sembler complexe, mais considérez-la comme un outil précis qui nous permet de localiser et de manipuler des points de données spécifiques au sein de vastes ensembles de données.

Que vous soyez bien informé dans le domaine de la science des données ou simplement débutant, cet article vous guide pour découvrir l'importance de l'indexation vectorielle dans l'apprentissage automatique. Nous découvrirons les subtilités de ce terme et démontrerons pourquoi la maîtrise de l'indexation vectorielle est une chose si importante dans le traitement intelligent des données. Alors comprenons cela !

Qu’est-ce que l’indice vectoriel ?

En termes simples, l'index Vector est comme un système de stockage intelligent. Il est conçu pour conserver un type particulier de données appelées vecteurs, comme des groupes de nombres avec des valeurs différentes dans des directions différentes.

Or, d’où viennent ces vecteurs ? Ils proviennent de modèles d’IA sophistiqués, les « modèles d’intégration ». Ces modèles agissent comme des super traducteurs d’articles, d’images ou de vidéos. Ils transforment ces choses complexes en chiffres simples, comme résumer une grande histoire en un petit paquet.

Ces chiffres gardent la signification principale de la chose originale. C'est comme capturer l'essence ou la sensation d'un objet de manière mathématique. Ainsi, utiliser un index vectoriel, c'est comme disposer d'un système intelligent pour stocker et trouver ces nombres significatifs. Il ne s'agit pas seulement de stocker des données ; il s'agit de garder vivantes les parties importantes de l'information. C'est ce qui rend un index vectoriel spécial !

Quelles sont les utilisations des index vectoriels dans l’apprentissage automatique ?

Après avoir compris ce qu'est exactement l'index Vector, il est important d'apprendre les meilleures utilisations de cet élément dans le domaine de l'apprentissage automatique. Voici donc les points illustrant les utilisations de la recherche ou de l'index vectoriel en ML :

1. Recherche facile de données :

Considérez l’indexation vectorielle comme un outil permettant de trouver des éléments dans une grande pile d’informations. Il organise intelligemment les données, ce qui rend leur recherche et leur utilisation plus rapides et plus simples.

2. Super utile pour les ordinateurs qui apprennent des choses :

Les ordinateurs adorent l’indexation vectorielle car elle rend l’apprentissage et la compréhension de grandes quantités d’informations beaucoup plus simples. C'est comme leur offrir un moyen efficace de gérer rapidement de nombreuses données.

3. Défis de l'indexation vectorielle :

Les défis de l'indexation vectorielle incluent la sélection des fonctionnalités appropriées pour l'indexation et la détermination de leur utilisation pour la recherche. Des recherches récentes proposent de nouvelles approches d'indexation des empreintes digitales, telles que l'utilisation de descripteurs de détails, l'amélioration du temps de recherche, de la robustesse et de l'indépendance par rapport aux relations géométriques entre les caractéristiques.

4. La magie mathématique en action :

Les gens font de la magie mathématique avec l’indexation vectorielle, explorant les meilleures façons d’organiser et de comprendre les informations. C'est comme un puzzle dans lequel ils découvrent comment permettre aux ordinateurs de mieux traiter les données.

5. Utile dans la vraie vie :

Dans la vraie vie, l’indexation vectorielle aide de manière intéressante, par exemple en accélérant la reconnaissance des empreintes digitales, ce qui facilite l’identification des personnes. Il aide également les ordinateurs à gérer les modèles et les textures 3D dans les jeux et les graphiques, et rend même la recherche dans des tonnes de texte très rapide et efficace.

6. Indice secondaire appris (LSI) :

LSI, une société appliquant l'indexation vectorielle, utilise des index appris pour les données non triées. La construction d'un index appris sur un vecteur de permutation permet une recherche binaire sur des données non triées avec un accès aléatoire. Agrégé d'un vecteur d'empreinte digitale, LSI atteint des performances de recherche comparables à celles des index secondaires de pointe tout en étant jusqu'à 6 fois plus économe en espace.

En bref, l’indexation vectorielle s’avère polyvalente et puissante, applicable à divers problèmes d’apprentissage automatique et d’analyse de données.

Comment créer un index vectoriel dans Azure Machine Learning de Microsoft ?

Vous serez surpris de constater qu'avec Azure Machine Learning, vous pouvez créer un index vectoriel à partir de vos fichiers ou dossiers, que ce soit sur votre ordinateur, dans le cloud ou même dans une base de données vectorielle. De plus, vous pouvez utiliser un index Azure AI Search existant si vous en avez un au lieu d’en créer un nouveau.

Voici les étapes à suivre pour créer un index Vector dans Azure Machine Learning :

Étape 1. Accédez à Machine Learning Studio et cliquez sur « Flux d'invite » sur la gauche

Étape 2. Maintenant, cliquez sur l'onglet « Index vectoriel ».

Étape 3. Cliquez sur le bouton « Créer ».

Étape 4. Un formulaire apparaîtra ; donnez simplement un nom à votre index vectoriel.

Étape 5. Choisissez le type de source de données dont vous disposez.

Étape 6. Selon votre choix, indiquez où se trouvent vos données et cliquez sur « Suivant ».

Étape 7. Regardez les détails de votre index vectoriel, puis cliquez sur « Créer ».

Étape 8. Vous verrez une page de présentation où vous pourrez garder un œil sur l'évolution de votre index vectoriel. Cela peut prendre un certain temps, surtout si vous disposez de beaucoup de données.

C'est ça! Vous avez créé un index vectoriel à l'aide de Machine Learning Studio.

Comment ajouter un index vectoriel à un flux d'invite ?

Après avoir créé un index vectoriel, vous pouvez l'inclure dans votre flux d'invite en procédant comme suit :

Étape 1. Accédez au canevas de flux d'invite où vous souhaitez ajouter un index vectoriel.

Étape 2. Dans le concepteur de flux d'invite, cliquez sur « Plus d'outils » dans le menu supérieur et choisissez « Recherche d'index vectoriel ».

Étape 3. L'outil de recherche d'index vectoriel apparaîtra sur votre toile. Faites défiler vers le bas si vous ne le voyez pas tout de suite.

Étape 4. Saisissez le chemin d'accès à votre index vectoriel et la requête que vous souhaitez poser. Recherchez « URI de la source de données » dans les « Détails » de votre index vectoriel.

Étape 5. Tapez votre question ou utilisez une intégration. S'il s'agit d'une intégration, assurez-vous qu'elle est définie dans la section d'entrée de votre flux d'invite.

Lorsque vous créez l’index vectoriel, Azure Machine Learning décompose les informations, crée des « intégrations » et les stocke soigneusement dans un index Faiss ou dans un index Azure AI Search. C'est comme créer une liste super organisée pour aider l'ordinateur à trouver les choses plus rapidement !

La conclusion

L'indexation vectorielle est cruciale pour donner un sens aux données dans l'apprentissage automatique. Il s’agit d’un outil clé qui aide les ordinateurs à traiter les informations plus efficacement.

L'indexation vectorielle n'est pas seulement un concept ; c'est un élément essentiel de l'avenir de l'apprentissage automatique. Le chemin à parcourir promet encore plus de façons d’appliquer et d’innover avec l’indexation vectorielle, ce qui en fait un acteur fondamental dans le domaine en constante évolution du traitement intelligent des données.