機器學習中的向量索引
已發表: 2023-11-27在機器學習中，向量索引可能聽起來很複雜，但可以將其視為精確的工具，使我們能夠在龐大的資料集中定位和操作特定的資料點。
無論您熟悉資料科學領域還是只是新手，本文都會引導您闡明向量索引在機器學習中的重要性。 我們將發現這個術語的複雜性，並展示為什麼掌握向量索引在智慧資料處理中如此重要。 那麼，讓我們來了解一下這一點吧！
什麼是向量索引？
簡單來說，Vector索引就像是智慧儲存系統。 它旨在保存一種稱為向量的特殊數據，例如在不同方向上具有不同值的一組數字。
現在，這些向量從哪裡來？ 它們來自奇特的人工智慧模型，即「嵌入模型」。 這些模型就像是文章、圖像或影片的超級翻譯器。 他們把這些複雜的事情變成簡單的數字，就像把一個大故事總結成一個小包。
這些數字保留了原來事物的主要意義。 這就像以數學方式捕捉物體的本質或感覺。 因此，使用向量索引就像擁有一個智慧系統來儲存和尋找這些有意義的數字。 這不僅僅是存儲數據； 這是為了讓訊息的重要部分保持活力。 這就是向量索引的特別之處！
向量索引在機器學習上有什麼用途？
在了解了向量索引到底是什麼之後，了解這個東西在機器學習領域的最佳用途非常重要。 以下是描述向量搜尋或索引在 ML 中的用途的要點：
1. 輕鬆找到數據：
將向量索引視為一種幫助在大量資訊中找到內容的工具。 它聰明地組織數據，使查找和使用更快、更簡單。
2.對於電腦學習非常有用：
電腦喜歡向量索引，因為它使學習和理解大量資訊變得更加簡單。 這就像為他們提供了一種快速處理大量數據的巧妙方法。
3.向量索引的挑戰：
向量索引的挑戰包括選擇適當的特徵進行索引並確定它們用於搜尋的利用率。 最近的研究提出了新穎的指紋索引方法，例如使用細節描述符、改進搜尋時間、穩健性以及獨立於特徵之間的幾何關係。
4. 數學魔法的實際運用：
人們正在利用向量索引進行一些很酷的數學魔法，探索組織和理解資訊的最佳方法。 這就像一個謎題，他們弄清楚如何讓電腦更好地處理資料。
5.對現實生活有幫助：
在現實生活中，向量索引以很酷的方式提供幫助，例如加快指紋識別速度，使識別人員變得更容易。 它還可以幫助電腦處理遊戲和圖形中的 3D 模型和紋理，甚至可以使大量文字的搜尋變得超級快速和高效。
6.學習二級索引（LSI）：
LSI 是一家應用向量索引的公司，它對未排序的資料使用學習索引。 在排列向量上建立學習索引可以透過隨機存取對未排序的資料進行二分搜尋。 透過指紋向量的增強，LSI 實現了與最先進的二級索引相當的查找性能，同時空間效率提高了 6 倍。
簡而言之，向量索引被證明是通用且強大的，適用於機器學習和資料分析中的各種問題。
如何在 Microsoft 的 Azure 機器學習中建立向量索引？
您會驚訝地發現，透過 Azure 機器學習，您可以從檔案或資料夾建立向量索引，無論是在電腦上、在雲端中，還是在向量資料庫中。 另外，如果您有現有的 Azure AI 搜尋索引，則可以使用該索引，而無需建立新索引。
以下是在 Azure 機器學習中建立向量索引的步驟：
步驟1.進入機器學習工作室，點選左側“提示流程”
步驟2.現在，點選「向量索引」標籤。 
步驟3.點選「建立」按鈕。
步驟4.會彈出一個表格； 只需為您的向量索引命名即可。 
步驟 5.選擇您擁有的資料來源類型。
步驟 6.根據您的選擇，填寫資料所在位置，然後按一下「下一步」。
步驟 7.查看向量索引詳細信息，然後按一下「建立」。
步驟 8. 您將看到一個概述頁面，您可以在其中關注向量索引的運行情況。 這可能需要一些時間，尤其是當您有大量數據時。
就是這樣！ 您已使用 Machine Learning Studio 建立了向量索引。
如何將向量索引新增至提示流？
建立向量索引後，您可以使用以下步驟將其包含在提示流中：
步驟 1.前往要新增向量索引的提示流畫布。
步驟2.在提示流程設計器中，按一下頂部選單中的“更多工具”，然後選擇“向量索引尋找”。 
步驟 3.向量索引查找工具將出現在您的畫布上。 如果您沒有立即看到它，請向下捲動。 
步驟 4.輸入向量索引的路徑和要問的查詢。 在向量索引的“詳細資料”中找到“資料來源 URI”。 
步驟 5.輸入您的問題或使用嵌入。 如果它是嵌入，請確保它在提示流的輸入部分中定義。
在建立向量索引時，Azure 機器學習會分解訊息，進行“嵌入”，並將它們整齊地儲存在 Faiss 索引或 Azure AI 搜尋索引中。 這就像製作一個超級有條理的清單來幫助電腦更快找到東西！
結論
向量索引對於理解機器學習中的資料至關重要。 它是幫助電腦更有效處理資訊的關鍵工具。
向量索引不只是一個概念；它也是一個概念。 它是機器學習未來的重要組成部分。 未來的道路有望提供更多應用和創新向量索引的方法，使其成為不斷發展的智慧資料處理領域的基本參與者。