Векторный индекс в машинном обучении

В машинном обучении векторное индексирование может показаться сложным, но думайте о нем как о точном инструменте, который позволяет нам находить и манипулировать конкретными точками данных в огромных наборах данных.

Независимо от того, хорошо ли вы разбираетесь в области науки о данных или просто новичок, эта статья поможет вам понять важность векторного индексирования в машинном обучении. Мы раскроем тонкости этого термина и продемонстрируем, почему освоение векторной индексации так важно в интеллектуальной обработке данных. Итак, давайте это поймем!

Что такое векторный индекс?

Проще говоря, индекс Vector похож на интеллектуальную систему хранения. Он предназначен для хранения особого типа данных, называемых векторами, например групп чисел с разными значениями в разных направлениях.

Откуда же берутся эти векторы? Они происходят из причудливых моделей ИИ, «встраиваемых моделей». Эти модели действуют как суперпереводчики статей, изображений или видео. Они превращают эти сложные вещи в простые цифры, например, помещая большую историю в небольшой пакет.

Эти цифры сохраняют основной смысл оригинальной вещи. Это все равно, что уловить суть или ощущение объекта математическим способом. Таким образом, использование векторного индекса похоже на интеллектуальную систему для хранения и поиска этих значимых чисел. Речь идет не только о хранении данных; речь идет о сохранении важных частей информации. Вот что делает векторный индекс особенным!

Как используются векторные индексы в машинном обучении?

Поняв, что такое векторный индекс, важно узнать, как лучше всего использовать эту вещь в области машинного обучения. Итак, вот моменты, показывающие использование векторного поиска или индекса в ML:

1. Простой поиск данных:

Думайте о векторном индексировании как об инструменте, который помогает находить нужную информацию в большой куче информации. Он разумно организует данные, ускоряя и упрощая их поиск и использование.

2. Очень полезно для изучения компьютеров:

Компьютеры любят векторное индексирование, потому что оно значительно упрощает изучение и понимание больших объемов информации. Это все равно, что дать им удобный способ быстрой обработки большого количества данных.

3. Проблемы векторного индексирования:

Проблемы векторного индексирования включают выбор подходящих функций для индексирования и определение их использования для поиска. Недавние исследования предлагают новые подходы к индексированию отпечатков пальцев, такие как использование дескрипторов мелких деталей, сокращение времени поиска, надежность и независимость от геометрических отношений между объектами.

4. Математическая магия в действии:

Люди творят чудесную математическую магию с векторным индексированием, исследуя лучшие способы организации и понимания информации. Это похоже на головоломку, в которой они выясняют, как заставить компьютеры лучше обрабатывать данные.

5. Полезно в реальной жизни:

В реальной жизни векторное индексирование помогает разными способами, например, ускоряет распознавание отпечатков пальцев и облегчает идентификацию людей. Он также помогает компьютерам обрабатывать 3D-модели и текстуры в играх и графике, а также делает поиск в тоннах текста очень быстрым и эффективным.

6. Обученный вторичный индекс (LSI):

LSI, компания, применяющая векторное индексирование, использует изученные индексы для несортированных данных. Построение изученного индекса по вектору перестановок позволяет осуществлять двоичный поиск по несортированным данным с произвольным доступом. Благодаря вектору отпечатков пальцев LSI обеспечивает производительность поиска, сравнимую с современными вторичными индексами, при этом экономя пространство почти в 6 раз эффективнее.

Короче говоря, векторное индексирование оказывается универсальным и мощным инструментом, применимым к различным задачам машинного обучения и анализа данных.

Как создать векторный индекс в машинном обучении Microsoft Azure?

Вы будете удивлены тем, что с помощью машинного обучения Azure вы можете создать векторный индекс из своих файлов или папок, будь то на вашем компьютере, в облаке или даже в векторной базе данных. Кроме того, вы можете использовать существующий индекс поиска Azure AI, если он у вас есть, вместо того, чтобы создавать новый.

Ниже приведены шаги, которые необходимо выполнить для создания векторного индекса в машинном обучении Azure.

Шаг 1. Перейдите в Студию машинного обучения и нажмите «Подсказка» слева.

Шаг 2. Теперь нажмите на вкладку «Векторный индекс».

Шаг 3. Нажмите кнопку «Создать».

Шаг 4. Появится форма; просто дайте вашему векторному индексу имя.

Шаг 5. Выберите тип имеющегося у вас источника данных.

Шаг 6. В зависимости от вашего выбора укажите, где находятся ваши данные, и нажмите «Далее».

Шаг 7. Посмотрите на данные вашего векторного индекса, затем нажмите «Создать».

Шаг 8. Вы увидите обзорную страницу, на которой сможете следить за тем, как работает ваш векторный индекс. Это может занять некоторое время, особенно если у вас много данных.

Вот и все! Вы создали векторный индекс с помощью Machine Learning Studio.

Как добавить векторный индекс в поток подсказок?

После создания векторного индекса вы можете включить его в поток подсказок, выполнив следующие действия:

Шаг 1. Перейдите на холст потока подсказок, куда вы хотите добавить векторный индекс.

Шаг 2. В дизайнере потока запросов нажмите «Дополнительные инструменты» в верхнем меню и выберите «Поиск векторного индекса».

Шаг 3. На вашем холсте появится инструмент поиска векторного индекса. Прокрутите вниз, если вы не видите его сразу.

Шаг 4. Введите путь к вашему векторному индексу и запрос, который вы хотите задать. Найдите «URI источника данных» в «Сведениях» вашего векторного индекса.

Шаг 5. Введите вопрос или воспользуйтесь встраиванием. Если это внедрение, убедитесь, что оно определено в разделе ввода потока подсказок.

Когда вы создаете векторный индекс, Машинное обучение Azure разбивает информацию, выполняет «встраивания» и аккуратно сохраняет ее либо в индексе Фейсса, либо в индексе поиска Azure AI. Это похоже на составление суперорганизованного списка, который поможет компьютеру быстрее находить нужные вещи!

Вывод

Векторное индексирование имеет решающее значение для понимания данных в машинном обучении. Это ключевой инструмент, который помогает компьютерам более эффективно работать с информацией.

Векторное индексирование — это не просто концепция; это жизненно важная часть будущего машинного обучения. Дальнейший путь обещает еще больше способов применения и инноваций с помощью векторного индексирования, что делает его фундаментальным игроком в постоянно развивающейся области интеллектуальной обработки данных.