機械学習におけるベクトルインデックス

機械学習では、ベクトル インデックス作成は複雑に聞こえるかもしれませんが、膨大なデータセット内の特定のデータ ポイントを見つけて操作できる正確なツールであると考えてください。

データ サイエンスの分野に精通している人でも、単なる初心者でも、この記事は機械学習におけるベクトル インデックスの重要性を理解するためのガイドとなります。 この用語の複雑さを発見し、インテリジェントなデータ処理においてベクトル インデックスを習得することがなぜそれほど重要なのかを説明します。 ということで、これを理解しましょう！

ベクトルインデックスとは何ですか?

簡単に言えば、Vector インデックスはインテリジェントなストレージ システムのようなものです。 これは、異なる方向に異なる値を持つ数値のグループなど、ベクトルと呼ばれる特別な種類のデータを保持するように設計されています。

さて、これらのベクトルはどこから来るのでしょうか? これらは、派手な AI モデル、「埋め込みモデル」から来ています。 これらのモデルは、記事、画像、またはビデオのスーパー翻訳者のように機能します。 彼らは、大きなストーリーを小さなパッケージに要約するように、これらの複雑なものを単純な数字に変換します。

これらの数字は、元のものの主な意味を保持しています。 それは、オブジェクトの本質や感覚を数学的な方法で捉えるようなものです。 したがって、ベクトル インデックスを使用することは、これらの意味のある数値を保存および検索するためのスマート システムを用意するようなものです。 単にデータを保存するだけではありません。 それは情報の重要な部分を生かし続けることです。 それがベクトル インデックスの特別な理由です。

機械学習におけるベクトル インデックスの用途は何ですか?

ベクトル インデックスが正確に何であるかを理解した後、機械学習分野でのこのインデックスの最適な使用法を学ぶことが重要です。 ML でのベクトル検索またはインデックスの使用法を説明するポイントは次のとおりです。

1. 簡単なデータ検索:

ベクトル インデックスは、膨大な情報の山の中から情報を見つけるのに役立つツールと考えてください。 データをインテリジェントに整理し、検索と使用をより迅速かつ簡単にします。

2. コンピューターの学習に非常に役立ちます:

コンピューターは、大量の情報の学習と理解がはるかに簡単になるため、ベクトル インデックスを好みます。 それは、大量のデータを迅速に処理するための優れた方法を提供するようなものです。

3. ベクトルインデックス付けの課題:

ベクトルインデックス付けにおける課題には、インデックス付けに適切な特徴を選択すること、および検索でのその特徴の利用を決定することが含まれます。 最近の研究では、特徴点記述子の使用、検索時間の改善、堅牢性、特徴間の幾何学的関係からの独立性など、新しい指紋インデックス付けアプローチが提案されています。

4. 数学の魔法の実践:

人々はベクトル インデックスを使用して素晴らしい数学の魔法を実行し、情報を整理して理解するための最良の方法を模索しています。 それは、コンピュータがより適切にデータを処理できるようにする方法を見つけ出すパズルのようなものです。

5.実生活に役立つ：

実生活では、ベクトル インデックスは、指紋の認識を高速化し、個人の識別を容易にするなど、優れた方法で役立ちます。 また、コンピュータがゲームやグラフィックスで 3D モデルやテクスチャを処理するのにも役立ち、大量のテキストの検索も非常に迅速かつ効率的になります。

6. 学習済み二次インデックス (LSI):

ベクトル インデックスを適用する企業である LSI は、ソートされていないデータに対して学習済みインデックスを使用します。 順列ベクトルに対して学習されたインデックスを構築すると、ランダム アクセスによる未ソート データの二分検索が可能になります。 フィンガープリント ベクトルで強化された LSI は、最大 6 倍のスペース効率を高めながら、最先端のセカンダリ インデックスと同等のルックアップ パフォーマンスを実現します。

つまり、ベクトル インデックスは多用途かつ強力であり、機械学習やデータ分析のさまざまな問題に適用できることが証明されています。

Microsoft の Azure Machine Learning でベクトル インデックスを作成するにはどうすればよいですか?

Azure Machine Learning を使用すると、コンピューター上、クラウド上、さらにはベクトル データベース内であっても、ファイルやフォルダーからベクトル インデックスを作成できることに驚かれるでしょう。 さらに、既存の Azure AI Search インデックスがある場合は、新しいインデックスを作成する代わりに、それを使用できます。

Azure Machine Learning でベクトル インデックスを作成するには、次の手順に従います。

ステップ1. Machine Learning Studioに移動し、左側の「プロンプトフロー」をクリックします。

ステップ 2.次に、「ベクトルインデックス」タブをクリックします。

ステップ3. 「作成」ボタンをクリックします。

ステップ 4.フォームがポップアップ表示されます。 ベクトルインデックスに名前を付けるだけです。

ステップ 5.使用しているデータ ソースのタイプを選択します。

ステップ 6.選択に応じて、データの保存場所を入力し、「次へ」をクリックします。

ステップ 7.ベクトルインデックスの詳細を確認し、「作成」をクリックします。

ステップ 8. ベクトル インデックスの動作を監視できる概要ページが表示されます。 特に大量のデータがある場合は、時間がかかることがあります。

それでおしまい！ Machine Learning Studio を使用してベクトル インデックスを作成しました。

プロンプト フローにベクトル インデックスを追加するにはどうすればよいですか?

ベクトル インデックスを作成した後、次の手順を使用してそれをプロンプト フローに含めることができます。

ステップ 1.ベクトル インデックスを追加するプロンプト フロー キャンバスに移動します。

ステップ 2.プロンプト フロー デザイナーで、トップ メニューの [その他のツール] をクリックし、[ベクトル インデックス ルックアップ] を選択します。

ステップ 3.ベクトル インデックス ルックアップ ツールがキャンバスに表示されます。 すぐに表示されない場合は、下にスクロールしてください。

ステップ 4.ベクトル インデックスへのパスと問い合わせたいクエリを入力します。 ベクターインデックスの「詳細」で「データソース URI」を見つけます。

ステップ 5.質問を入力するか、埋め込みを使用します。 埋め込みの場合は、プロンプト フローの入力セクションで定義されていることを確認してください。

ベクトル インデックスを作成すると、Azure Machine Learning は情報を分解し、「埋め込み」を作成し、Faiss インデックスまたは Azure AI Search インデックスのいずれかに適切に保存します。 これは、コンピューターがより速く物事を見つけられるようにするために、非常に整理されたリストを作成するようなものです。

結論

ベクトルインデックスは、機械学習でデータを理解する上で非常に重要です。 これは、コンピュータが情報をより効率的に処理するのに役立つ重要なツールです。

ベクトルインデックスは単なる概念ではありません。 それは機械学習の将来にとって重要な部分です。 今後は、Vector Indexing を適用して革新するさらに多くの方法が約束されており、Vector Indexing は常に進化するスマート データ処理分野の基本的なプレーヤーになります。