Index vectorial în Machine Learning

În învățarea automată, indexarea vectorială poate părea complexă, dar gândiți-vă la aceasta ca la un instrument precis care ne permite să localizăm și să manipulăm anumite puncte de date în seturi de date vaste.

Indiferent dacă cunoașteți bine domeniul științei datelor sau doar un începător, acest articol vă ghidează în dezvăluirea importanței indexării vectoriale în învățarea automată. Vom descoperi complexitățile acestui termen și vom demonstra de ce stăpânirea indexării vectoriale este un lucru atât de important în procesarea inteligentă a datelor. Deci, să înțelegem asta!

Ce este indicele vectorial?

Mai simplu spus, indexul Vector este ca un sistem inteligent de stocare. Este conceput pentru a păstra un tip special de date numite vectori, cum ar fi grupuri de numere cu valori diferite în direcții diferite.

Acum, de unde vin acești vectori? Ele provin de la modele AI fanteziste, „modelele de încorporare”. Aceste modele acționează ca super traducători pentru articole, imagini sau videoclipuri. Ei transformă aceste lucruri complexe în numere simple, cum ar fi rezumarea unei povești mari într-un pachet mic.

Aceste numere păstrează semnificația principală a lucrului original. Este ca și cum ai surprinde esența sau sentimentul unui obiect într-un mod matematic. Deci, folosirea unui index vectorial este ca și cum ai avea un sistem inteligent pentru stocarea și găsirea acestor numere semnificative. Nu este vorba doar de stocarea datelor; este vorba despre menținerea vie a părților importante ale informațiilor. Acesta este ceea ce face un index vectorial special!

Care sunt utilizările indicilor vectoriali în învățarea automată?

După ce ați înțeles ce este exact indexul Vector, este important să aflați cele mai bune utilizări ale acestui lucru în domeniul învățării automate. Deci, iată punctele care descriu utilizările căutării vectoriale sau indexului în ML:

1. Găsire ușoară a datelor:

Gândiți-vă la indexarea vectorială ca la un instrument care vă ajută să găsiți lucruri într-o grămadă mare de informații. Organizează inteligent datele, făcându-le mai rapid și mai simplu de căutat și utilizat.

2. Super util pentru computere care învață lucruri:

Calculatoarele iubesc indexarea vectorială, deoarece face ca învățarea și înțelegerea unor cantități mari de informații mult mai simplă. Este ca și cum le-ați oferi o modalitate ordonată de a gestiona rapid multe date.

3. Provocări în indexarea vectorială:

Provocările în indexarea vectorială includ selectarea caracteristicilor adecvate pentru indexare și determinarea utilizării acestora pentru căutare. Cercetări recente propun abordări noi de indexare a amprentelor digitale, cum ar fi utilizarea descriptorilor de detalii, îmbunătățirea timpului de căutare, robustețea și independența față de relațiile geometrice dintre caracteristici.

4. Magia matematică în acțiune:

Oamenii fac o magie matematică grozavă cu indexarea vectorială, explorând cele mai bune modalități de a organiza și înțelege informațiile. Este ca un puzzle în care își dau seama cum să facă computerele să proceseze mai bine datele.

5. Util în viața reală:

În viața reală, indexarea vectorială ajută în moduri interesante, cum ar fi accelerarea recunoașterii amprentelor digitale, facilitând identificarea persoanelor. De asemenea, ajută computerele să gestioneze modele 3D și texturi în jocuri și grafică și chiar face căutarea prin tone de text super rapidă și eficientă.

6. Indicele învăţat secundar (LSI):

LSI, o companie care aplică indexarea vectorială, folosește indici învățați pentru date nesortate. Construirea unui index învățat peste un vector de permutare permite căutarea binară pe date nesortate cu acces aleatoriu. Suplimentat cu un vector de amprentă, LSI realizează performanțe de căutare comparabile cu cele ale indicilor secundari de ultimă generație, fiind în același timp de până la 6 ori mai eficient în spațiu.

Pe scurt, indexarea vectorială se dovedește versatilă și puternică, aplicabilă diferitelor probleme din învățarea automată și analiza datelor.

Cum se creează un index vectorial în Azure Machine Learning de la Microsoft?

Veți fi surprins că, cu Azure Machine Learning, puteți crea un index vectorial din fișierele sau folderele dvs., fie pe computer, în cloud sau chiar într-o bază de date vectorială. În plus, puteți utiliza un index Azure AI Search existent dacă aveți unul în loc să creați unul nou.

Iată pașii de urmat pentru a crea un index vectorial în Azure Machine Learning:

Pasul 1. Accesați Machine Learning Studio și faceți clic pe „Prompt flow” din stânga

Pasul 2. Acum, faceți clic pe fila „Index vectorial”.

Pasul 3. Faceți clic pe butonul „Creați”.

Pasul 4. Va apărea un formular; dați doar un nume indexului dvs. vectorial.

Pasul 5. Alegeți tipul de sursă de date pe care o aveți.

Pasul 6. În funcție de alegerea dvs., completați unde se află datele dvs. și faceți clic pe „Următorul”.

Pasul 7. Priviți detaliile indexului vectorial, apoi faceți clic pe „Creați”.

Pasul 8. Veți vedea o pagină de prezentare generală unde puteți urmări cum merge indexul dvs. vectorial. Ar putea dura ceva timp, mai ales dacă aveți o mulțime de date.

Asta este! Ați creat un index vectorial folosind Machine Learning Studio.

Cum adăugați un index vectorial la un flux prompt?

După ce faceți un index vectorial, îl puteți include în fluxul de prompt utilizând acești pași:

Pasul 1. Accesați pânza de flux prompt unde doriți să adăugați un index vectorial.

Pasul 2. În designerul de flux prompt, faceți clic pe „Mai multe instrumente” în meniul de sus și alegeți „Căutare index vectorial”.

Pasul 3. Instrumentul de căutare a indexului vectorial va apărea pe pânza dvs. Derulați în jos dacă nu îl vedeți imediat.

Pasul 4. Introduceți calea către indexul dvs. vectorial și interogarea pe care doriți să o întrebați. Găsiți „URI-ul sursei de date” în „Detaliile” indexului dvs. vectorial.

Pasul 5. Introduceți întrebarea sau utilizați o încorporare. Dacă este o încorporare, asigurați-vă că este definită în secțiunea de introducere a fluxului de prompt.

Când creați indexul vectorial, Azure Machine Learning descompune informațiile, face „înglobare” și le stochează ordonat fie într-un index Faiss, fie într-un index Azure AI Search. Este ca și cum ai face o listă super organizată pentru a ajuta computerul să găsească lucrurile mai repede!

Concluzia

Indexarea vectorială este crucială pentru a înțelege datele în învățarea automată. Este un instrument cheie care ajută computerele să lucreze cu informații mai eficient.

Indexarea vectorială nu este doar un concept; este o parte vitală a viitorului învățării automate. Drumul de urmat promite și mai multe moduri de a aplica și de a inova cu Vector Indexing, făcându-l un jucător fundamental în domeniul în continuă evoluție al procesării inteligente a datelor.