Índice vetorial em aprendizado de máquina

No aprendizado de máquina, a indexação vetorial pode parecer complexa, mas pense nela como uma ferramenta precisa que nos permite localizar e manipular pontos de dados específicos em vastos conjuntos de dados.

Quer você conheça bem o campo da ciência de dados ou seja apenas um novato, este artigo o guiará para desvendar a importância da indexação vetorial no aprendizado de máquina. Descobriremos as complexidades deste termo e demonstraremos por que dominar a indexação vetorial é algo tão importante no processamento inteligente de dados. Então, vamos entender isso!

O que é índice vetorial?

Simplificando, o índice Vector é como um sistema de armazenamento inteligente. Ele foi projetado para manter um tipo especial de dados chamados vetores, como grupos de números com valores diferentes em direções diferentes.

Agora, de onde vêm esses vetores? Eles vêm de modelos sofisticados de IA, os “modelos de incorporação”. Esses modelos atuam como supertradutores de artigos, imagens ou vídeos. Eles transformam essas coisas complexas em números simples, como resumir uma grande história em um pequeno pacote.

Esses números mantêm o significado principal do original. É como capturar a essência ou sentimento de um objeto de forma matemática. Portanto, usar um índice vetorial é como ter um sistema inteligente para armazenar e encontrar esses números significativos. Não se trata apenas de armazenar dados; trata-se de manter vivas as partes importantes da informação. É isso que torna um índice vetorial especial!

Quais são os usos de índices vetoriais em aprendizado de máquina?

Depois de entender o que é exatamente o índice vetorial, é importante aprender os melhores usos dele no campo de aprendizado de máquina. Então, aqui estão os pontos que descrevem os usos da pesquisa vetorial ou índice no ML:

1. Fácil localização de dados:

Pense na indexação vetorial como uma ferramenta que ajuda a encontrar itens em uma grande pilha de informações. Ele organiza os dados de forma inteligente, tornando-os mais rápidos e simples de pesquisar e usar.

2. Super útil para aprender coisas em computadores:

Os computadores adoram a indexação vetorial porque torna o aprendizado e a compreensão de grandes quantidades de informações muito mais simples. É como oferecer a eles uma maneira simples de lidar com muitos dados rapidamente.

3. Desafios na indexação vetorial:

Os desafios na indexação vetorial incluem a seleção de recursos apropriados para indexação e a determinação de sua utilização para pesquisa. Pesquisas recentes propõem novas abordagens de indexação de impressões digitais, como o uso de descritores minuciosos, melhorando o tempo de pesquisa, a robustez e a independência das relações geométricas entre os recursos.

4. Magia Matemática em Ação:

As pessoas estão fazendo mágica matemática com indexação vetorial, explorando as melhores maneiras de organizar e compreender informações. É como um quebra-cabeça onde eles descobrem como fazer com que os computadores processem melhor os dados.

5. Útil na vida real:

Na vida real, a indexação vetorial ajuda de maneiras interessantes, como acelerar o reconhecimento de impressões digitais, facilitando a identificação de pessoas. Ele também ajuda os computadores a lidar com modelos 3D e texturas em jogos e gráficos, e ainda torna a pesquisa em toneladas de texto super rápida e eficiente.

6. Índice Secundário Aprendido (LSI):

A LSI, uma empresa que aplica indexação vetorial, usa índices aprendidos para dados não classificados. Construir um índice aprendido sobre um vetor de permutação permite a pesquisa binária em dados não classificados com acesso aleatório. Aumentado com um vetor de impressão digital, o LSI alcança desempenho de pesquisa comparável aos índices secundários de última geração, sendo até 6x mais eficiente em termos de espaço.

Resumindo, a indexação vetorial se mostra versátil e poderosa, aplicável a vários problemas de aprendizado de máquina e análise de dados.

Como você cria um índice vetorial no Azure Machine Learning da Microsoft?

Você ficará surpreso ao saber que com o Azure Machine Learning você pode criar um índice vetorial a partir de seus arquivos ou pastas, seja no seu computador, na nuvem ou até mesmo em um banco de dados vetorial. Além disso, você pode usar um índice existente do Azure AI Search, se tiver um, em vez de criar um novo.

Aqui estão as etapas a seguir para criar um índice vetorial no Azure Machine Learning:

Etapa 1. Vá para Machine Learning Studio e clique em “Fluxo de prompt” à esquerda

Passo 2. Agora, clique na aba “Índice vetorial”.

Passo 3. Clique no botão “Criar”.

Passo 4. Um formulário irá aparecer; apenas dê um nome ao seu índice vetorial.

Etapa 5. Escolha o tipo de fonte de dados que você possui.

Passo 6. Dependendo da sua escolha, preencha onde seus dados estão localizados e clique em “Avançar”.

Etapa 7. Observe os detalhes do seu índice vetorial e clique em “Criar”.

Etapa 8. Você verá uma página de visão geral onde poderá acompanhar o desempenho do seu índice vetorial. Pode levar algum tempo, especialmente se você tiver muitos dados.

É isso! Você criou um índice vetorial usando o Machine Learning Studio.

Como você adiciona um índice vetorial a um fluxo de prompt?

Depois de criar um índice vetorial, você pode incluí-lo em seu fluxo de prompt seguindo estas etapas:

Etapa 1. Vá para a tela do fluxo de prompt onde deseja adicionar um índice vetorial.

Passo 2. No prompt do designer de fluxo, clique em “Mais ferramentas” no menu superior e escolha “Pesquisa de índice vetorial”.

Etapa 3. A ferramenta Vector Index Lookup aparecerá na sua tela. Role para baixo se você não vir imediatamente.

Passo 4. Insira o caminho para o seu índice vetorial e a consulta que deseja fazer. Encontre o 'URI da fonte de dados' nos 'Detalhes' do seu índice vetorial.

Passo 5. Digite sua pergunta ou use uma incorporação. Se for uma incorporação, certifique-se de que esteja definida na seção de entrada do seu fluxo de prompt.

Quando você cria o índice vetorial, o Azure Machine Learning divide as informações, faz “incorporações” e as armazena ordenadamente em um índice Faiss ou em um índice do Azure AI Search. É como fazer uma lista super organizada para ajudar o computador a encontrar as coisas com mais rapidez!

A conclusão

A indexação vetorial é crucial para dar sentido aos dados no aprendizado de máquina. É uma ferramenta fundamental que ajuda os computadores a trabalhar com informações de forma mais eficiente.

A indexação vetorial não é apenas um conceito; é uma parte vital do futuro do aprendizado de máquina. O caminho a seguir promete ainda mais maneiras de aplicar e inovar com a indexação vetorial, tornando-a um player fundamental no campo em constante evolução do processamento inteligente de dados.