Indeks Vektor dalam Pembelajaran Mesin

Dalam pembelajaran mesin, pengindeksan Vektor mungkin terdengar rumit, namun anggaplah ini sebagai alat tepat yang memungkinkan kita menemukan dan memanipulasi titik data tertentu dalam kumpulan data yang sangat besar.

Baik Anda sangat memahami bidang ilmu data atau hanya seorang pemula, artikel ini akan memandu Anda mengungkap pentingnya pengindeksan vektor dalam pembelajaran mesin. Kami akan menemukan seluk-beluk istilah ini dan menunjukkan mengapa menguasai pengindeksan vektor merupakan hal yang penting dalam pemrosesan data cerdas. Jadi, mari kita pahami ini!

Apa itu indeks vektor?

Sederhananya, indeks Vector seperti sistem penyimpanan yang cerdas. Ini dirancang untuk menyimpan jenis data khusus yang disebut vektor, seperti kelompok angka dengan nilai berbeda dalam arah berbeda.

Sekarang, dari manakah vektor-vektor ini berasal? Mereka berasal dari model AI yang mewah, “model penyematan”. Model ini bertindak seperti penerjemah super untuk artikel, gambar, atau video. Mereka mengubah hal-hal kompleks menjadi angka-angka sederhana, seperti merangkum sebuah cerita besar menjadi sebuah paket kecil.

Angka-angka ini menjaga arti utama dari aslinya. Ini seperti menangkap esensi atau perasaan suatu objek dengan cara matematis. Jadi, menggunakan indeks vektor seperti memiliki sistem cerdas untuk menyimpan dan menemukan angka-angka yang bermakna ini. Ini bukan hanya tentang menyimpan data; ini tentang menjaga bagian penting dari informasi tetap hidup. Itulah yang membuat indeks vektor istimewa!

Apa kegunaan indeks vektor dalam pembelajaran mesin?

Setelah memahami apa sebenarnya indeks Vektor, penting untuk mempelajari kegunaan terbaik dari hal ini di bidang pembelajaran Mesin. Berikut poin-poin yang menggambarkan kegunaan dari pencarian atau indeks Vector di ML:

1. Pencarian Data yang Mudah:

Bayangkan pengindeksan vektor sebagai alat yang membantu menemukan berbagai hal dalam tumpukan besar informasi. Ini dengan cerdas mengatur data, membuatnya lebih cepat dan mudah untuk dicari dan digunakan.

2. Sangat Berguna untuk Pembelajaran Komputer:

Komputer menyukai pengindeksan vektor karena membuat pembelajaran dan pemahaman informasi dalam jumlah besar menjadi lebih mudah. Ini seperti memberi mereka cara yang rapi untuk menangani banyak data dengan cepat.

3. Tantangan dalam Pengindeksan Vektor:

Tantangan dalam pengindeksan vektor mencakup pemilihan fitur yang sesuai untuk pengindeksan dan menentukan pemanfaatannya untuk pencarian. Penelitian terbaru mengusulkan pendekatan pengindeksan sidik jari yang baru, seperti penggunaan deskriptor minutia, meningkatkan waktu pencarian, ketahanan, dan kemandirian dari hubungan geometris antar fitur.

4. Aksi Ajaib Matematika:

Orang-orang melakukan keajaiban matematika yang keren dengan pengindeksan vektor, mencari cara terbaik untuk mengatur dan memahami informasi. Ini seperti teka-teki di mana mereka mencari cara untuk membuat komputer memproses data dengan lebih baik.

5. Bermanfaat dalam Kehidupan Nyata:

Dalam kehidupan nyata, pengindeksan vektor membantu dengan cara yang keren, seperti mempercepat pengenalan sidik jari, sehingga memudahkan untuk mengidentifikasi orang. Ini juga membantu komputer menangani model dan tekstur 3D dalam game dan grafik, dan bahkan membuat pencarian melalui banyak teks menjadi sangat cepat dan efisien.

6. Indeks Sekunder yang Dipelajari (LSI):

LSI, sebuah perusahaan yang menerapkan pengindeksan vektor, menggunakan indeks yang dipelajari untuk data yang tidak disortir. Membangun indeks yang dipelajari melalui vektor permutasi memungkinkan pencarian biner pada data yang tidak disortir dengan akses acak. Ditambah dengan vektor sidik jari, LSI mencapai kinerja pencarian yang sebanding dengan indeks sekunder yang canggih sekaligus menghemat ruang hingga 6x.

Singkatnya, pengindeksan vektor terbukti serbaguna dan kuat, dapat diterapkan pada berbagai masalah dalam pembelajaran mesin dan analisis data.

Bagaimana Anda membuat indeks vektor di Microsoft Azure Machine Learning?

Anda akan terkejut bahwa Dengan Azure Machine Learning, Anda dapat membuat indeks vektor dari file atau folder Anda, baik di komputer Anda, di cloud, atau bahkan di database vektor. Selain itu, Anda dapat menggunakan indeks Azure AI Search yang sudah ada jika Anda memilikinya alih-alih membuat yang baru.

Berikut langkah-langkah yang harus diikuti untuk membuat indeks Vektor di Azure Machine Learning:

Langkah 1. Buka Machine Learning Studio dan klik “Prompt flow” di sebelah kiri

Langkah 2. Sekarang, klik pada tab “Indeks Vektor”.

Langkah 3. Klik tombol “Buat”.

Langkah 4. Sebuah formulir akan muncul; cukup beri nama pada indeks vektor Anda.

Langkah 5. Pilih jenis sumber data yang Anda miliki.

Langkah 6. Tergantung pada pilihan Anda, isi lokasi data Anda dan klik “Berikutnya.”

Langkah 7. Lihat detail indeks vektor Anda, lalu klik “Buat.”

Langkah 8. Anda akan melihat halaman ikhtisar di mana Anda dapat mengawasi kinerja indeks vektor Anda. Mungkin memerlukan waktu, terutama jika Anda memiliki banyak data.

Itu dia! Anda telah membuat indeks vektor menggunakan Machine Learning Studio.

Bagaimana Anda menambahkan indeks vektor ke aliran prompt?

Setelah membuat indeks vektor, Anda dapat memasukkannya ke dalam alur cepat menggunakan langkah-langkah berikut:

Langkah 1. Buka kanvas alur prompt tempat Anda ingin menambahkan indeks vektor.

Langkah 2. Pada perancang alur cepat, klik “Alat lainnya” di menu atas dan pilih “Pencarian Indeks Vektor.”

Langkah 3. Alat Pencarian Indeks Vektor akan muncul di kanvas Anda. Gulir ke bawah jika Anda tidak langsung melihatnya.

Langkah 4. Masukkan jalur ke indeks vektor Anda dan kueri yang ingin Anda tanyakan. Temukan 'URI Sumber Data' di 'Detail' Indeks Vektor Anda.

Langkah 5. Ketikkan pertanyaan Anda atau gunakan penyematan. Jika ini adalah penyematan, pastikan itu ditentukan di bagian input alur perintah Anda.

Saat Anda membuat indeks vektor, Azure Machine Learning memecah informasi, membuat “penyematan”, dan menyimpannya dengan rapi dalam indeks Faiss atau indeks Azure AI Search. Ini seperti membuat daftar yang sangat terorganisir untuk membantu komputer menemukan sesuatu dengan lebih cepat!

Kesimpulannya

Pengindeksan Vektor sangat penting dalam memahami data dalam pembelajaran mesin. Ini adalah alat utama yang membantu komputer bekerja dengan informasi secara lebih efisien.

Pengindeksan Vektor bukan hanya sebuah konsep; ini adalah bagian penting dari masa depan pembelajaran mesin. Masa depan menjanjikan lebih banyak cara untuk menerapkan dan berinovasi dengan Pengindeksan Vektor, menjadikannya pemain penting dalam bidang pemrosesan data cerdas yang terus berkembang.