Makine Öğreniminde Vektör Dizini

Makine öğreniminde, Vector indeksleme karmaşık görünebilir, ancak bunu geniş veri kümeleri içindeki belirli veri noktalarını bulmamıza ve işlememize olanak tanıyan hassas bir araç olarak düşünün.

İster veri bilimi alanının çok iyi farkında olun ister yeni başlayan biri olun, bu makale, makine öğreniminde vektör indekslemenin önemini ortaya çıkarmanız konusunda size yol gösterecektir. Bu terimin inceliklerini keşfedeceğiz ve vektör indekslemede ustalaşmanın akıllı veri işlemede neden bu kadar önemli bir şey olduğunu göstereceğiz. O halde şunu anlayalım!

Vektör indeksi nedir?

Basitçe söylemek gerekirse, Vector dizini akıllı bir depolama sistemi gibidir. Farklı yönlerde farklı değerlere sahip sayı grupları gibi, vektör adı verilen özel bir tür veriyi tutmak için tasarlanmıştır.

Peki bu vektörler nereden geliyor? Bunlar süslü yapay zeka modellerinden, yani "yerleştirme modelleri"nden geliyorlar. Bu modeller makaleler, resimler veya videolar için süper çevirmenler gibi davranır. Büyük bir hikayeyi küçük bir pakette özetlemek gibi, bu karmaşık şeyleri basit sayılara dönüştürürler.

Bu sayılar orijinal şeyin ana anlamını korur. Bir nesnenin özünü veya hissini matematiksel bir şekilde yakalamak gibidir. Dolayısıyla, bir vektör indeksi kullanmak, bu anlamlı sayıları depolamak ve bulmak için akıllı bir sisteme sahip olmak gibidir. Bu sadece veri depolamakla ilgili değil; bilginin önemli kısımlarını canlı tutmakla ilgilidir. Bir vektör indeksini özel kılan da budur!

Makine öğreniminde vektör indekslerinin kullanım alanları nelerdir?

Vector endeksinin tam olarak ne olduğunu anladıktan sonra, bu şeyin Makine öğrenimi alanındaki en iyi kullanımlarını öğrenmek önemlidir. İşte ML'de Vector aramasının veya indeksinin kullanımını gösteren noktalar:

1. Kolay Veri Bulma:

Vektör indekslemeyi büyük bir bilgi yığını içinde bir şeyler bulmaya yardımcı olan bir araç olarak düşünün. Verileri akıllıca düzenleyerek aramayı ve kullanmayı daha hızlı ve daha basit hale getirir.

2. Bilgisayarların Bir Şeyleri Öğrenmesi İçin Süper Yararlı:

Bilgisayarlar vektör indekslemeyi seviyor çünkü büyük miktarda bilgiyi öğrenmeyi ve anlamayı çok daha kolay hale getiriyor. Bu, onlara çok sayıda veriyi hızlı bir şekilde işlemeleri için düzgün bir yol vermek gibidir.

3. Vektör İndekslemedeki Zorluklar:

Vektör indekslemedeki zorluklar, indeksleme için uygun özelliklerin seçilmesini ve bunların arama için kullanımının belirlenmesini içerir. Son araştırmalar, ayrıntı tanımlayıcıların kullanılması, arama süresinin iyileştirilmesi, sağlamlık ve özellikler arasındaki geometrik ilişkilerden bağımsızlık gibi yeni parmak izi indeksleme yaklaşımları önermektedir.

4. Matematik Sihri İş Başında:

İnsanlar bilgiyi organize etmenin ve anlamanın en iyi yollarını keşfederek vektör indekslemeyle harika bir matematik büyüsü yapıyor. Bilgisayarların verileri nasıl daha iyi işlemesini sağlayacaklarını buldukları bir bulmaca gibi.

5. Gerçek Hayatta Yararlı:

Gerçek hayatta vektör indeksleme, parmak izlerini tanımayı hızlandırmak ve insanları tanımlamayı kolaylaştırmak gibi harika şekillerde yardımcı olur. Ayrıca bilgisayarların oyunlardaki ve grafiklerdeki 3 boyutlu modelleri ve dokuları işlemesine yardımcı olur ve hatta tonlarca metin arasında arama yapmayı süper hızlı ve verimli hale getirir.

6. Öğrenilmiş İkincil İndeks (LSI):

Vektör indekslemeyi uygulayan bir şirket olan LSI, sıralanmamış veriler için öğrenilmiş indeksleri kullanır. Bir permütasyon vektörü üzerinde öğrenilmiş bir dizin oluşturmak, sıralanmamış veriler üzerinde rastgele erişimle ikili aramaya olanak tanır. Parmak izi vektörüyle zenginleştirilen LSI, en son teknolojiye sahip ikincil dizinlerle karşılaştırılabilir bir arama performansı elde ederken, alanı 6 kata kadar daha verimli hale getirir.

Kısacası, vektör indekslemenin çok yönlü ve güçlü olduğu, makine öğrenimi ve veri analizindeki çeşitli sorunlara uygulanabilir olduğu kanıtlanmıştır.

Microsoft'un Azure Machine Learning'de vektör dizini nasıl oluşturulur?

Azure Machine Learning ile, ister bilgisayarınızdaki, ister buluttaki, hatta bir vektör veritabanındaki dosya veya klasörlerinizden bir vektör dizini oluşturabildiğinize şaşıracaksınız. Ayrıca, yeni bir tane oluşturmak yerine mevcut bir Azure AI Arama dizinini kullanabilirsiniz.

Azure Machine Learning'de Vektör dizini oluşturmak için izlenecek adımlar şunlardır:

1. Adım . Machine Learning Studio'ya gidin ve soldaki "İstem akışı"na tıklayın

Adım 2. Şimdi “Vektör Dizini” sekmesine tıklayın.

Adım 3. “Oluştur” düğmesine tıklayın.

Adım 4. Bir form açılacaktır; vektör dizininize bir isim vermeniz yeterli.

Adım 5. Sahip olduğunuz veri kaynağının türünü seçin.

6. Adım. Seçiminize bağlı olarak verilerinizin bulunduğu yeri doldurun ve “İleri”ye tıklayın.

7. Adım. Vektör indeksi ayrıntılarınıza bakın ve ardından “Oluştur”a tıklayın.

8. Adım. Vektör indeksinizin nasıl performans gösterdiğini takip edebileceğiniz bir genel bakış sayfası göreceksiniz. Özellikle çok fazla veriniz varsa, biraz zaman alabilir.

Bu kadar! Machine Learning Studio'yu kullanarak bir vektör dizini oluşturdunuz.

Bilgi istemi akışına vektör dizini nasıl eklenir?

Bir vektör dizini oluşturduktan sonra, aşağıdaki adımları kullanarak bunu bilgi istemi akışınıza dahil edebilirsiniz:

Adım 1. Vektör indeksi eklemek istediğiniz bilgi istemi akışı tuvaline gidin.

Adım 2. Bilgi istemi akışı tasarımcısında, üst menüdeki "Diğer araçlar"a tıklayın ve "Vektör Dizini Arama"yı seçin.

Adım 3. Tuvalinizde Vektör Dizini Arama aracı görünecektir. Hemen göremezseniz aşağı kaydırın.

Adım 4. Vektör indeksinizin yolunu ve sormak istediğiniz sorguyu girin. Vektör Dizininizin 'Ayrıntılar' kısmında 'Veri Kaynağı URI'sini bulun.

Adım 5. Sorunuzu yazın veya bir ekleme kullanın. Bu bir yerleştirme ise bilgi istemi akışınızın giriş bölümünde tanımlandığından emin olun.

Vektör dizinini oluşturduğunuzda, Azure Machine Learning bilgileri parçalara ayırır, "yerleştirmeler" yapar ve bunları bir Faiss dizininde veya bir Azure AI Arama dizininde düzenli bir şekilde saklar. Bu, bilgisayarın işleri daha hızlı bulmasına yardımcı olmak için süper organize edilmiş bir liste hazırlamak gibidir!

Sonuç

Vektör İndeksleme, makine öğreniminde verilerin anlamlandırılmasında çok önemlidir. Bilgisayarların bilgilerle daha verimli çalışmasına yardımcı olan önemli bir araçtır.

Vektör İndeksleme yalnızca bir kavram değildir; makine öğreniminin geleceğinin hayati bir parçası. Önümüzdeki yol, Vector Indexing'i uygulamak ve yenilik yapmak için daha da fazla yol vaat ediyor ve bu da onu sürekli gelişen akıllı veri işleme alanında temel bir oyuncu haline getiriyor.