Cosa sono gli embedding vettoriali? Esplora il loro ruolo nei modelli di IA

La prossimità tra gli embedding vettoriali consente ai computer di vedere il significato e la connessione tra i dati che illustrano. Ad esempio, gli embedding vettoriali di “Marito” e “Moglie” saranno vicini tra loro e formeranno un cluster insieme. 

Gli embedding facilitano il rilevamento di schemi e somiglianze nei dati. Tuttavia, se prevedi di utilizzarli nelle applicazioni, hai bisogno di un database vettoriale per memorizzare e recuperare gli embedding vettoriali. Renderà le tue operazioni veloci ed efficienti. 

Allo stesso modo, gli embedding per la musica audio saranno raggruppati insieme con gli embedding di canzoni che suonano simili. Un raggruppamento simile si verifica in elementi semanticamente equivalenti e contestualmente in qualche modo corrispondenti. 

Gli embedding di parole possono essere 1D, 2D, 3D o multidimensionali. È difficile immaginarlo, considerando i limiti degli esseri umani. Man mano che inserisci dati più complessi, come una frase o un documento, gli embedding iniziano ad avere dimensioni più elevate. 

Tuttavia, per darti un'idea, un embedding vettoriale appare come [“0.2, 09, -0.4, 0.8…”]. Ogni numero rappresenta dimensioni che descrivono la caratteristica specifica del punto dati e come contribuiscono al suo significato effettivo.

Comprendere gli embedding vettoriali

Google ha inventato una tecnica chiamata Word2Vec nel 2013 per prendere input come parole e restituire un vettore (coordinata n-dimensionale). Tracciare questi vettori di parole nello spazio ti darà cluster sinonimi. 

Ad esempio, se inserisci parole come “computer”, “tastiera” o “mouse” come input, il loro embedding vettoriale si raggrupperà da vicino in uno spazio multidimensionale. Supponiamo che qualcuno inserisca come input “dispositivi informatici”, il suo embedding vettoriale si unirà anche al cluster.

L'embedding vettoriale ti consente di calcolare i punteggi di similarità tra diversi punti dati incorporati. Ad esempio, puoi calcolare la distanza tra due punti dati per capire quanto siano simili. Questo è noto come metodo della distanza euclidea.

Questi punteggi di similarità sono ampiamente utilizzati nella tecnologia di riconoscimento facciale e nella correzione di errori di battitura. Ad esempio, “Ciao”, “Ciaooo” e “ciaoooooo” hanno lo stesso significato contestuale e, quindi, punteggi di similarità più elevati. 

Tipi di embedding vettoriali

I vari tipi di embedding vettoriali servono a scopi distinti. Leggi qui su quelli comuni. 

Embedding di testo 

Gli embedding di testo convertono singole parole in vettori continui in uno spazio multidimensionale, dove la distanza o direzione relativa rappresenta la relazione semantica tra le parole. Ad esempio, parole come “re” e “regina” sarebbero vicine tra loro, riflettendo la loro somiglianza, mentre “re” e “auto” sarebbero più distanti.

Nell'analisi del sentiment, gli embedding di testo aiutano a classificare se una recensione è positiva o negativa. Se un utente scrive, “Questo prodotto è fantastico”, l'embedding cattura il sentiment per compiti a valle. Tecniche come Word2Vec, GloVe e FastText sono comunemente utilizzate per questo scopo.

Embedding di frasi

Gli embedding di frasi catturano il significato complessivo di una frase, considerando sia la sintassi che la semantica. A differenza degli embedding di parole, mirano a preservare il contesto dell'intera frase. Questi embedding sono cruciali per categorizzare il testo o recuperare informazioni pertinenti dai database.

Nel supporto clienti, quando un utente digita “Ho problemi ad accedere”, gli embedding di frasi possono abbinarlo ad articoli di aiuto correlati, come “Come reimpostare la password”. Modelli pre-addestrati come Sentence-BERT (SBERT) sono spesso utilizzati per generare tali embedding.

Embedding di documenti 

Gli embedding di documenti rappresentano un intero pezzo di testo—come un libro, un articolo o un documento di ricerca—come un singolo vettore. Catturano il tema generale, la struttura e le caratteristiche importanti del documento.

Gli embedding di documenti aiutano a raccomandare articoli nella ricerca accademica. Se un ricercatore sta leggendo un articolo su "reti neurali per la classificazione delle immagini", il sistema può suggerire documenti simili utilizzando embedding derivati dal contenuto dell'articolo. Modelli come Doc2Vec sono comunemente utilizzati.

Vettori di profili utente 

I vettori di profili utente codificano comportamenti, preferenze e tratti degli utenti come vettori. Questi embedding sono creati in base ad azioni storiche, come acquisti, mi piace o ricerche. Le aziende li usano per segmentare gli utenti e offrire esperienze personalizzate.

Nell'e-commerce, se un utente acquista frequentemente attrezzature per il fitness, il suo vettore di profilo può raccomandare articoli correlati come tappetini da yoga o proteine in polvere. Piattaforme come Netflix e Amazon si affidano fortemente agli embedding di profili utente per raccomandazioni personalizzate.

Vettori di immagini

Gli embedding di immagini rappresentano dati visivi, come foto o fotogrammi video, come vettori. Sono generati utilizzando modelli di deep learning come le Reti Neurali Convoluzionali (CNN), che consentono alle macchine di identificare schemi e caratteristiche all'interno delle immagini.

Nell'oggetto riconoscimento, un'app come Pinterest utilizza embedding di immagini per raccomandare articoli visivamente simili. Ad esempio, se un utente carica una foto di un vestito rosso, l'app potrebbe suggerire vestiti in stili o colori simili. Modelli come ResNet o VGG creano questi embedding.

Vettori di prodotti

I vettori di prodotti rappresentano gli articoli come vettori analizzando le loro caratteristiche, come prezzo, categoria o descrizione. Questi embedding aiutano i sistemi a classificare i prodotti e identificare le somiglianze.

Nel retail, una ricerca per "cuffie wireless" in un negozio online genera un vettore di prodotto. Il sistema quindi raccomanda articoli simili come “auricolari Bluetooth” o “cuffie con cancellazione del rumore”. Questi vettori migliorano l'accuratezza della ricerca e la personalizzazione su piattaforme come Shopify o Flipkart.

Come creare embedding vettoriali

Gli embedding vettoriali sono creati attraverso un percorso di modello pre-addestrato o un percorso fai-da-te, addestra-il-tuo-modello. Ecco una panoramica del processo. 

Raccolta e preparazione dei dati

Inizia raccogliendo un ampio set di dati che si allinea con il tipo di dati per cui vuoi creare embedding, come testo o immagini. È essenziale pulire e preparare i dati—rimuovere il rumore, normalizzare il testo e affrontare eventuali incoerenze per garantire input di qualità.

Scegliere un modello

Successivamente, seleziona un modello di rete neurale artificiale (ANN) adatto ai tuoi dati e obiettivi. Questo potrebbe essere un modello di deep learning come una rete neurale convoluzionale (CNN) per immagini o una rete neurale ricorrente (RNN) per testo. Una volta scelto, inserisci i dati preparati nella rete per l'addestramento.

Addestramento del modello

Durante la fase di addestramento, il modello impara a riconoscere schemi e relazioni nei dati. Ad esempio, potrebbe imparare quali parole appaiono frequentemente insieme o come certe caratteristiche sono rappresentate nelle immagini. Man mano che il modello si addestra, genera embedding vettoriali numerici che catturano l'essenza di ciascun punto dati. A ciascun elemento dati verrà assegnato un vettore unico.

Valutazione della qualità degli embedding

Dopo l'addestramento, valuta la qualità degli embedding applicandoli a compiti specifici. Questo potrebbe comportare la valutazione di quanto bene il modello si comporta in compiti come classificazione, clustering o raccomandazione. Il tuo team dovrebbe rivedere i risultati per garantire che gli embedding soddisfino gli obiettivi prefissati.

Distribuzione degli embedding

Se gli embedding funzionano bene e soddisfano gli standard di qualità, possono essere applicati a compiti reali come ricerca, raccomandazione o comprensione del linguaggio naturale. Con una convalida di successo, puoi implementare con fiducia gli embedding ovunque siano necessari nelle tue applicazioni.

Applicazioni degli embedding vettoriali

Gli embedding vettoriali sono utilizzati in molti campi. Esplora le loro applicazioni comuni.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L'embedding vettoriale consente ai modelli di riconoscere le relazioni semantiche tra diverse parole. Tecniche di embedding avanzate come Word2Vec, GloVe e, più recentemente, embedding contestuali da modelli come Rappresentazioni Encoder Bidirezionali da Trasformatori (BERT) e Trasformatori Pre-addestrati Generativi (GPT) consentono alla tecnologia di comprendere il contesto in cui le parole sono utilizzate.  

Nei compiti di NLP, diventa più facile distinguere tra diversi significati della stessa parola in base al contesto. Ad esempio, la “banca” in “banca del fiume” è diversa dalla “banca” in “conto bancario”.

Inoltre, gli embedding supportano i compiti di NLP con analisi del sentiment e riconoscimento di entità nominate.

Motori di ricerca

Gli embedding vettoriali migliorano le prestazioni e l'accuratezza dei motori di ricerca. Consentono loro di comprendere il contesto e il significato delle parole in una query in modo che vadano oltre la ricerca di corrispondenze esatte delle parole. 

Ciò migliora le classifiche perché si basano sulla somiglianza semantica piuttosto che sulla frequenza della parola chiave. Significa che le pagine che sono contestualmente simili alla query sono prioritarie per fornire risultati più accurati. 

Inoltre, quando le persone inseriscono query con significati multipli, gli embedding vettoriali consentono ai motori di ricerca di assorbire il contesto e restituire risultati secondo le interpretazioni più vicine.

Sistemi di raccomandazione personalizzati

Gli embedding vettoriali rappresentano sia gli utenti che gli articoli in uno spazio latente comune. Ad esempio, gli embedding degli utenti mostrano preferenze e comportamenti, e gli embedding degli articoli includono le caratteristiche e gli attributi di un articolo. Il sistema calcola la distanza tra gli embedding degli utenti e quelli degli articoli mentre misura l'angolo tra i loro coseni. Basandosi su questa analisi, il sistema suggerisce articoli che sono più vicini agli utenti. 

Gli embedding vettoriali incorporano anche informazioni contestuali, come il tipo di dispositivo o l'ora del giorno, per garantire che le raccomandazioni siano pertinenti all'utente attuale e al suo ambiente.

Inizia a lavorare con gli embedding vettoriali

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