기계 학습의 벡터 인덱스

기계 학습에서 벡터 인덱싱은 복잡해 보일 수 있지만 방대한 데이터 세트 내에서 특정 데이터 포인트를 찾고 조작할 수 있는 정밀한 도구라고 생각하세요.

데이터 과학 분야에 대해 잘 알고 있거나 초보자인지 여부에 관계없이 이 기사는 기계 학습에서 벡터 인덱싱의 중요성을 설명하는 방법을 안내합니다. 우리는 이 용어의 복잡성을 발견하고 지능형 데이터 처리에서 벡터 인덱싱을 마스터하는 것이 왜 중요한지 보여줄 것입니다. 그럼 이것을 이해해 봅시다!

벡터 인덱스란 무엇입니까?

간단히 말해서 벡터 인덱스는 지능형 저장 시스템과 같습니다. 이는 서로 다른 방향에서 서로 다른 값을 갖는 숫자 그룹과 같이 벡터라는 특별한 종류의 데이터를 유지하도록 설계되었습니다.

자, 이 벡터들은 어디서 오는 걸까요? 이는 "임베딩 모델"이라는 멋진 AI 모델에서 비롯됩니다. 이러한 모델은 기사, 이미지 또는 비디오의 최고 번역가 역할을 합니다. 그들은 큰 이야기를 작은 패키지로 요약하는 것처럼 이러한 복잡한 것을 간단한 숫자로 바꿉니다.

이 숫자는 원래의 주요 의미를 유지합니다. 이는 마치 수학적인 방법으로 사물의 본질이나 느낌을 포착하는 것과 같습니다. 따라서 벡터 인덱스를 사용하는 것은 이러한 의미 있는 숫자를 저장하고 찾는 스마트 시스템을 갖는 것과 같습니다. 단지 데이터를 저장하는 것만이 아닙니다. 이는 정보의 중요한 부분을 생생하게 유지하는 것입니다. 이것이 벡터 인덱스를 특별하게 만드는 이유입니다!

기계 학습에서 벡터 인덱스의 용도는 무엇입니까?

벡터 인덱스가 정확히 무엇인지 이해한 후에는 기계 학습 분야에서 이 인덱스를 가장 잘 활용하는 방법을 배우는 것이 중요합니다. ML에서 벡터 검색 또는 인덱스의 사용을 설명하는 요점은 다음과 같습니다.

1. 쉬운 데이터 찾기:

벡터 인덱싱을 대량의 정보 더미에서 항목을 찾는 데 도움이 되는 도구로 생각하십시오. 데이터를 지능적으로 구성하여 검색 및 사용이 더 빠르고 간단해집니다.

2. 컴퓨터 학습에 매우 유용합니다.

컴퓨터는 벡터 인덱싱을 좋아합니다. 왜냐하면 많은 양의 정보를 훨씬 더 쉽게 학습하고 이해할 수 있기 때문입니다. 이는 많은 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 깔끔한 방법을 제공하는 것과 같습니다.

3. 벡터 인덱싱의 과제:

벡터 인덱싱의 과제에는 인덱싱에 적합한 기능을 선택하고 검색에 활용도를 결정하는 것이 포함됩니다. 최근 연구에서는 특징점 설명자 사용, 검색 시간 개선, 견고성 및 특징 간 기하학적 관계로부터의 독립성과 같은 새로운 지문 인덱싱 접근 방식을 제안합니다.

4. 수학 마술의 실제 모습:

사람들은 벡터 인덱싱을 통해 멋진 수학 마술을 펼치며 정보를 구성하고 이해하는 최선의 방법을 모색하고 있습니다. 컴퓨터가 데이터를 더 잘 처리하도록 만드는 방법을 알아내는 퍼즐과 같습니다.

5. 실생활에 도움이 됨:

실생활에서 벡터 인덱싱은 지문 인식 속도를 높이고 사람을 더 쉽게 식별하는 등 멋진 방법으로 도움이 됩니다. 또한 컴퓨터가 게임과 그래픽의 3D 모델과 텍스처를 처리하는 데 도움이 되며, 심지어 수많은 텍스트를 매우 빠르고 효율적으로 검색할 수도 있습니다.

6. LSI(학습된 보조 인덱스):

벡터 인덱싱을 적용한 회사인 LSI는 정렬되지 않은 데이터에 대해 학습된 인덱스를 사용합니다. 순열 벡터에 대해 학습된 인덱스를 구축하면 정렬되지 않은 데이터에 대해 무작위 액세스로 이진 검색이 가능합니다. 지문 벡터로 보강된 LSI는 최첨단 보조 인덱스에 필적하는 조회 성능을 달성하는 동시에 최대 6배 더 공간 효율적입니다.

즉, 벡터 인덱싱은 기계 학습 및 데이터 분석의 다양한 문제에 적용할 수 있는 다재다능하고 강력한 것으로 입증되었습니다.

Microsoft의 Azure Machine Learning에서 벡터 인덱스를 어떻게 생성합니까?

Azure Machine Learning을 사용하면 컴퓨터, 클라우드 또는 벡터 데이터베이스에 있는 파일이나 폴더에서 벡터 인덱스를 만들 수 있다는 사실에 놀랄 것입니다. 또한 새 인덱스를 만드는 대신 기존 Azure AI Search 인덱스가 있는 경우 이를 사용할 수 있습니다.

Azure Machine Learning에서 벡터 인덱스를 만들기 위해 따라야 할 단계는 다음과 같습니다.

Step 1. Machine Learning Studio로 이동하여 왼쪽의 “Prompt flow”를 클릭하세요.

2단계. 이제 “벡터 인덱스” 탭을 클릭합니다.

3단계. “만들기” 버튼을 클릭하세요.

4단계. 양식이 나타납니다. 벡터 인덱스에 이름을 지정하면 됩니다.

5단계. 보유하고 있는 데이터 소스 유형을 선택하세요.

6단계. 선택 사항에 따라 데이터 위치를 입력하고 “다음”을 클릭하세요.

7단계. 벡터 인덱스 세부정보를 확인한 후 '만들기'를 클릭하세요.

8단계. 벡터 인덱스의 상태를 계속 확인할 수 있는 개요 페이지가 표시됩니다. 특히 데이터가 많은 경우 시간이 걸릴 수 있습니다.

그게 다야! Machine Learning Studio를 사용하여 벡터 인덱스를 만들었습니다.

프롬프트 흐름에 벡터 인덱스를 어떻게 추가합니까?

벡터 인덱스를 만든 후 다음 단계를 사용하여 프롬프트 흐름에 포함할 수 있습니다.

1단계. 벡터 인덱스를 추가하려는 프롬프트 흐름 캔버스로 이동합니다.

2단계. 프롬프트 흐름 디자이너에서 상단 메뉴의 "추가 도구"를 클릭하고 "벡터 인덱스 조회"를 선택합니다.

3단계. 벡터 인덱스 조회 도구가 캔버스에 나타납니다. 바로 보이지 않으면 아래로 스크롤하세요.

4단계. 벡터 인덱스의 경로와 질문하려는 쿼리를 입력합니다. 벡터 인덱스의 '세부정보'에서 '데이터 소스 URI'를 찾으세요.

5단계. 질문을 입력하거나 임베딩을 사용하세요. 임베딩인 경우 프롬프트 흐름의 입력 섹션에 정의되어 있는지 확인하세요.

벡터 인덱스를 만들면 Azure Machine Learning은 정보를 분류하고 "임베딩"을 만들고 이를 Faiss 인덱스 또는 Azure AI Search 인덱스에 깔끔하게 저장합니다. 이는 컴퓨터가 항목을 더 빨리 찾을 수 있도록 매우 체계적인 목록을 만드는 것과 같습니다!

결론

벡터 인덱싱은 기계 학습에서 데이터를 이해하는 데 중요합니다. 컴퓨터가 정보를 보다 효율적으로 처리하는 데 도움이 되는 핵심 도구입니다.

벡터 인덱싱은 단순한 개념이 아닙니다. 이는 머신러닝의 미래에 있어 매우 중요한 부분입니다. 앞으로의 길은 벡터 인덱싱을 적용하고 혁신할 수 있는 훨씬 더 많은 방법을 약속하며 이를 통해 끊임없이 진화하는 스마트 데이터 처리 분야의 기본 플레이어가 됩니다.