¿Qué son las incrustaciones en Machine Learning?
Comprensión de las incrustaciones ML
Explore el concepto de incrustaciones en el aprendizaje automático, su papel y cómo mejoran la representación y el análisis de datos en las aplicaciones de IA.
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Bienvenido a nuestro Centro de Aprendizaje, donde explicamos «qué son las incrustaciones» en el aprendizaje automático. Explorar vectores multidimensionales, redes neuronales y comprender mejor cómo las incrustaciones están dando forma al futuro de la inteligencia artificial.
Los modelos de aprendizaje automático están continuamente empujando los límites de lo que es posible. Uno de los elementos fundamentales que impulsan estos avances son las incrustaciones. Estas representaciones de valores u objetos, ya sean texto, imágenes o audio, sirven de base para modelos de aprendizaje automático y algoritmos de búsqueda semántica. En esta exploración integral, profundizaremos en el mundo de las incrustaciones, descifrando su significado, cómo funcionan y su papel fundamental en la configuración del futuro de la IA, incluida su integración en la plataforma EDGE de Edgio.
La esencia de las incrustaciones
En su esencia, las incrustaciones pueden considerarse como los traductores del mundo digital. Toman entidades, ya sean palabras, documentos o incluso ciudades, y las convierten en una forma matemática que las máquinas pueden entender. Esta transformación tiene sus raíces en capturar los rasgos y características esenciales de estos objetos, encapsulándolos en vectores que representan sus cualidades y relaciones únicas.
En esencia, las incrustaciones empoderan a los modelos de aprendizaje automático para discernir la similitud entre los objetos. Ya sea que se trate de encontrar documentos, imágenes o ciudades similares, las incrustaciones allanan el camino para que las computadoras capten la intrincada red de relaciones que existe dentro de nuestro mundo digital. Como tales, son los bloques de construcción de la inteligencia artificial, permitiendo a las máquinas entender y razonar sobre los datos. Para explorar más acerca de la IA y sus capacidades, considere leer sobre qué es la inteligencia artificial .
El concepto central: Vectores en el aprendizaje automático
Para comprender verdaderamente el concepto de incrustaciones, primero debemos entender el concepto fundamental sobre el que se construyen: Los vectores. En matemáticas, un vector es una matriz de números que define un punto en un espacio multidimensional. En el ámbito del aprendizaje automático, los vectores sirven como la brújula que nos guía a través de este espacio multidimensional, permitiéndonos navegar y dar sentido a datos complejos.
En términos más prácticos, un vector es una lista de valores numéricos, como {1989, 22, 9, 180}. Cada número de esta lista representa la posición de un objeto a lo largo de una dimensión especificada. Este concepto se vuelve invaluable cuando buscamos encontrar similitudes o relaciones entre objetos, similar a cómo utilizamos la IA predictiva para anticipar tendencias y comportamientos futuros.
Ejemplo de cómo usar un Vector en ML
Considere el ejemplo de las coordenadas de latitud y longitud. Estas dos dimensiones, norte-sur (latitud) y este-oeste (longitud), señalan sucintamente cualquier ubicación en la Tierra. Por ejemplo, la ciudad de Vancouver, Columbia Británica, Canadá puede ser representada como las coordenadas de latitud y longitud {49°15’40″N, 123°06’50″W}. Esta lista concisa de dos valores forma un vector simple, que define la ubicación geográfica de Vancouver.
Ahora, imagina la tarea de encontrar una ciudad cerca de Vancouver. Un observador humano podría consultar un mapa, mientras que un modelo de aprendizaje automático podría examinar los vectores de latitud y longitud. Al identificar una ubicación con coordenadas similares, como Burnaby en {49°16’N, 122°58’W}, el modelo deduce que Burnaby está muy cerca de Vancouver. Este ejemplo ilustra cómo los vectores permiten a las máquinas comprender las relaciones espaciales.
Agregar dimensiones a vectores
Para ilustrar aún más el poder de los vectores, vamos a ampliar nuestro ejemplo geográfico. Imagina que deseamos identificar una ciudad similar a Vancouver, no solo en términos de proximidad sino también en tamaño de población. Aquí, introducimos una tercera dimensión a nuestro vector, que representa el tamaño de la población.
El vector para Vancouver ahora se convierte en {49°15’40″N, 123°06’50″W, 662,248*}. En este espacio tridimensional, el vector de Burnaby {49°16’N, 122°58’W, 249,125*} ya no aparece particularmente cerca de Vancouver. En cambio, el modelo de aprendizaje automático podría identificar Seattle, Washington, EE.UU., como una coincidencia más adecuada con un vector de {47°36’35″N, 122°19’59″W, 749,256**}.
En este escenario, hemos añadido una tercera dimensión a nuestros vectores, análoga a la introducción de un eje Z en nuestras coordenadas de latitud y longitud. Esto nos permite considerar tanto la proximidad geográfica como el tamaño de la población cuando se buscan ubicaciones similares.
*Datos de población a partir de 2021.
**Datos de población a partir de 2022.
Más allá de las tres dimensiones: Complejos vectores multidimensionales
En el mundo del aprendizaje automático, los vectores no se limitan a solo tres dimensiones. Pueden abarcar una multitud de dimensiones, cada una capturando un aspecto único de un objeto. Considere el desafío de determinar la similitud entre dos programas de televisión. Numerosos factores entran en juego, como la duración del episodio, el género, la demografía del espectador y más.
En este complejo espacio multidimensional, cada programa de televisión puede ser representado como un punto a lo largo de numerosas dimensiones, similares a la latitud, longitud y tamaño de la población. Aquí hay un ejemplo que ilustra cómo funciona esto:
- Seinfeld (sitcom) – Vector: {[sitcom], 1989, 22-24 minutos por episodio, 9 temporadas, 180 episodios}
- Miércoles (Horror) – Vector: {[Horror], 2022, 46-57 minutos por episodio, 1 temporada, 8 episodios}
En esta representación, Seinfeld y el miércoles ocupan puntos muy diferentes en el espacio multidimensional de los programas de televisión. Difieren no solo en género y año de debut, sino también en la duración del episodio y el número de temporadas y episodios. Este enfoque multidimensional permite a los modelos de aprendizaje automático discernir los matices intrincados que definen la similitud o la disimilitud entre los objetos.
Mientras que nuestros ejemplos anteriores incorporan solo un puñado de dimensiones, en la práctica, los modelos de aprendizaje automático a menudo operan en espacios de dimensiones mucho más altas, a veces abarcando cientos o incluso miles de dimensiones. Estos complejos vectores multidimensionales sirven como base para aplicaciones avanzadas de IA.
Revelando la magia: Cómo funcionan las incrustaciones
Las incrustaciones son el producto de modelos de aprendizaje profundo, particularmente las redes neuronales. Se crean a través de un proceso que implica convertir objetos en vectores utilizando técnicas de aprendizaje profundo. Una «inserción» esencialmente representa el resultado de este proceso, un vector meticulosamente elaborado por un modelo de aprendizaje profundo con el propósito expreso de facilitar las búsquedas de similitud.
Así es como funciona:
Redes neuronales y capas ocultas
Las redes neuronales, inspiradas en la estructura del cerebro humano, forman la base de la creación incrustada. Estas redes comprenden múltiples capas, incluyendo una capa de entrada, una capa de salida y, lo más importante, capas ocultas. Es dentro de estas capas ocultas donde las incrustaciones cobran vida, de manera similar a cómo la computación sin servidor aprovecha los recursos en la nube para una implementación eficiente de aplicaciones.
Las capas ocultas en redes neuronales poseen la notable capacidad de transformar los datos de entrada de varias maneras, basadas en la arquitectura y el diseño del modelo. La creación de incrustaciones típicamente se lleva a cabo dentro de estas capas ocultas, antes de que las capas posteriores procesen la entrada aún más.
Imagina que querías crear incrustaciones para programas de televisión. En lugar de especificar manualmente la posición de cada programa de televisión a lo largo de una multitud de dimensiones, la capa oculta de una red neuronal se encarga de esta tarea. Genera automáticamente incrustaciones que capturan los atributos esenciales de cada programa de televisión, aprovechando los datos enriquecidos que se alimentan a la red.
Inicialmente, un programador puede guiar la red proporcionando ejemplos de cómo crear incrustaciones, qué dimensiones considerar y otra información relevante. Sin embargo, a medida que la red neuronal se entrena, la capa de incrustación gradualmente se vuelve competente para operar de forma independiente, refinando su capacidad de generar incrustaciones que capturan la esencia de cada objeto.
Incrustaciones en Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
El concepto de incrustaciones toma un giro fascinante cuando se aplica a modelos de lenguaje grande (LLM), como aquellos que potencian herramientas de IA como ChatGPT. En estos modelos avanzados, la incrustación se extiende más allá de los objetos individuales para abarcar contextos enteros.
En esencia, cada palabra o símbolo en una oración, párrafo o artículo se convierte en una incrustación, capturando no solo el significado de palabras individuales, sino también las relaciones intrincadas y matices semánticos dentro del texto. Este nivel de análisis es similar al sofisticado procesamiento de datos que se encuentra en las mejores prácticas de DevOps , donde se consideran múltiples variables para obtener resultados óptimos.
Conclusión
En conclusión, las incrustaciones sirven como la piedra angular de la capacidad del aprendizaje automático para descifrar las complejidades de nuestro mundo digital. Estas representaciones matemáticas permiten a las máquinas comprender, razonar y descubrir relaciones entre varios objetos, desde texto hasta imágenes y más. A medida que continuamos nuestra exploración de la inteligencia artificial, es esencial reconocer el profundo significado de las incrustaciones, no solo para dar forma al presente, sino también para impulsar las innovaciones del futuro.
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