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Cosa sono i incorporamenti nell’apprendimento automatico?

Informazioni SUGLI incorporamenti ML

Esplorate il concetto di integrazione nell’apprendimento automatico, il loro ruolo e come migliorano la rappresentazione e l’analisi dei dati nelle applicazioni di intelligenza artificiale.

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Benvenuti nel nostro Learning Center, dove spieghiamo “cosa sono le integrazioni” nell’apprendimento automatico. Esplorare vettori multidimensionali, reti neurali e capire meglio come le integrazioni stiano plasmando il futuro dell’intelligenza artificiale.

I modelli di apprendimento automatico stanno spingendo continuamente oltre i limiti di ciò che è possibile. Uno degli elementi fondamentali che alimentano questi progressi sono le integrazioni. Queste rappresentazioni di valori o oggetti, che si tratti di testo, immagini o audio, servono come base per i modelli di apprendimento automatico e gli algoritmi di ricerca semantica. In questa esplorazione completa, approfondiremo il mondo delle integrazioni, decifrandone il significato, il modo in cui funzionano e il loro ruolo fondamentale nel plasmare il futuro dell’intelligenza artificiale, inclusa la loro integrazione nella piattaforma edge di Edgio.

L’essenza degli Embeddings

Alla base, le integrazioni possono essere considerate come i traduttori del mondo digitale. Prendono entità, che si tratti di parole, documenti o persino città, e le convertono in una forma matematica che le macchine possono comprendere. Questa trasformazione è radicata nell’acquisizione dei tratti e delle caratteristiche essenziali di questi oggetti, incapsulandoli in vettori che rappresentano le loro qualità e relazioni uniche.

In sostanza, le integrazioni consentono ai modelli di apprendimento automatico di distinguere le somiglianze tra gli oggetti. Che si tratti di trovare documenti, immagini o città simili, le integrazioni aprono la strada ai computer per cogliere l’intricata rete di relazioni che esiste nel nostro mondo digitale. In quanto tali, sono gli elementi costitutivi dell’intelligenza artificiale, che consentono alle macchine di comprendere e ragionare sui dati. Per saperne di più sull’intelligenza artificiale e sulle sue capacità, prendi in considerazione la possibilità di leggere cos’è l’intelligenza artificiale.

Il concetto di base: Vettori nell’apprendimento automatico

Per comprendere veramente il concetto di incorporazione, dobbiamo prima comprendere il concetto fondamentale su cui sono costruiti: I vettori. In matematica, un vettore è una matrice di numeri che definisce un punto in uno spazio multidimensionale. Nell’ambito dell’apprendimento automatico, i vettori fungono da bussola che ci guida attraverso questo spazio multidimensionale, permettendoci di navigare e dare un senso ai dati complessi.

In termini più pratici, un vettore è un elenco di valori numerici, come {1989, 22, 9, 180}. Ogni numero in questo elenco rappresenta la posizione di un oggetto lungo una dimensione specificata. Questo concetto diventa inestimabile quando cerchiamo di trovare somiglianze o relazioni tra oggetti, in modo simile a come utilizziamo l’intelligenza artificiale predittiva per anticipare tendenze e comportamenti futuri.

Esempio di utilizzo di un vettore in ML

Si consideri l’esempio delle coordinate di latitudine e longitudine. Queste due dimensioni, nord-sud (latitudine) e est-ovest (longitudine), individuano brevemente qualsiasi posizione sulla Terra. Ad esempio, la città di Vancouver, Columbia Britannica, Canada può essere rappresentata come coordinate di latitudine e longitudine {49°15’40″N, 123°06’50″W}. Questo breve elenco di due valori forma un semplice vettore, che definisce la posizione geografica di Vancouver.

Ora, immaginate il compito di trovare una città vicino a Vancouver. Un osservatore umano potrebbe consultare una mappa, mentre un modello di apprendimento automatico potrebbe esaminare i vettori di latitudine e longitudine. Identificando una posizione con coordinate simili, come Burnaby a {49°16’N, 122°58’W}, il modello deduce che Burnaby è nelle immediate vicinanze di Vancouver. Questo esempio illustra come i vettori consentono ai computer di comprendere le relazioni spaziali.

Aggiunta di quote ai vettori

Per illustrare ulteriormente la potenza dei vettori, estendiamo il nostro esempio geografico. Immaginate di voler identificare una città simile a Vancouver, non solo in termini di vicinanza ma anche in termini di dimensioni della popolazione. Qui, introduciamo una terza dimensione al nostro vettore, che rappresenta la dimensione della popolazione.

Il vettore per Vancouver ora diventa {49°15’40″N, 123°06’50″W, 662,248*}. In questo spazio tridimensionale, il vettore di Burnaby {49°16’N, 122°58’W, 249,125*} non appare più particolarmente vicino a Vancouver. Invece, il modello di apprendimento automatico potrebbe identificare Seattle, Washington, Stati Uniti, come una corrispondenza più adatta con un vettore di {47°36’35″N, 122°19’59″W, 749,256**}.

In questo scenario, abbiamo aggiunto una terza dimensione ai nostri vettori, analogamente all’introduzione di un asse Z alle nostre coordinate di latitudine e longitudine. Questo ci permette di considerare sia la prossimità geografica che la dimensione della popolazione quando cerchiamo posizioni simili.

*Dati sulla popolazione a partire dal 2021.
**Dati sulla popolazione a partire dal 2022.

Oltre le tre dimensioni: Vettori multidimensionali complessi

Nel mondo dell’apprendimento automatico, i vettori non si limitano a tre dimensioni. Possono comprendere una moltitudine di dimensioni, ognuna delle quali cattura un aspetto unico di un oggetto. Considerare la sfida di determinare la somiglianza tra due programmi televisivi. Entrano in gioco numerosi fattori, come la lunghezza dell’episodio, il genere, i dati demografici degli spettatori e altro ancora.

In questo intricato spazio multidimensionale, ogni programma televisivo può essere rappresentato come un punto lungo numerose dimensioni, simile alla latitudine, longitudine e dimensione della popolazione. Ecco un esempio che illustra come funziona:

  1. Seinfeld (sitcom) – Vector: {[sitcom], 1989, 22-24 minuti per episodio, 9 stagioni, 180 episodi}
  2. Mercoledì (Horror) – vettore: {[Horror], 2022, 46-57 minuti per episodio, 1 stagione, 8 episodi}

In questa rappresentazione, Seinfeld e mercoledì occupano punti molto diversi nello spazio multidimensionale degli spettacoli televisivi. Differiscono non solo nel genere e nell’anno di debutto, ma anche nella lunghezza degli episodi e nel numero di stagioni e episodi. Questo approccio multidimensionale consente ai modelli di apprendimento automatico di distinguere le intricate sfumature che definiscono la somiglianza o la diversità tra gli oggetti.

Mentre i nostri esempi sopra includono solo una manciata di dimensioni, nella pratica, i modelli di apprendimento automatico spesso operano in spazi di dimensioni molto più elevate, talvolta coprono centinaia o persino migliaia di dimensioni. Questi complessi vettori multidimensionali fungono da base per applicazioni di intelligenza artificiale avanzate.

Svelare la magia: Come funzionano gli Embeddings

Gli Embeddings sono il prodotto di modelli di deep learning, in particolare reti neurali. Vengono creati attraverso un processo che comporta la conversione di oggetti in vettori utilizzando tecniche di deep learning. Un “incorporamento” rappresenta essenzialmente l’output di questo processo, un vettore meticolosamente realizzato da un modello di deep learning con lo scopo esplicito di facilitare le ricerche di somiglianza.

Ecco come funziona:

Reti neurali e livelli nascosti

Le reti neurali, ispirate dalla struttura del cervello umano, costituiscono la base per incorporare la creazione. Queste reti comprendono più livelli, tra cui un livello di input, un livello di output e, soprattutto, livelli nascosti. È all’interno di questi livelli nascosti che vengono realizzate integrazioni, in modo simile a come il computing senza server sfrutta le risorse cloud per una distribuzione efficiente delle applicazioni.

I livelli nascosti nelle reti neurali possiedono la notevole capacità di trasformare i dati di input in vari modi, in base all’architettura e al design del modello. La creazione di incorporazioni avviene in genere all’interno di questi livelli nascosti, prima che i livelli successivi elaborino ulteriormente l’input.

Immagina di voler creare delle integrazioni per i programmi TV. Invece di specificare manualmente la posizione di ogni programma TV lungo una moltitudine di dimensioni, il livello nascosto di una rete neurale si occupa di questa attività. Genera automaticamente incorporazioni che acquisiscono gli attributi essenziali di ogni programma TV, sfruttando i dati avanzati immessi nella rete.

Inizialmente, un programmatore può guidare la rete fornendo esempi su come creare incorporazioni, quali dimensioni considerare e altre informazioni pertinenti. Tuttavia, man mano che la rete neurale si allena, il livello di incorporazione diventa gradualmente abile nel operare in modo indipendente, affinando la sua capacità di generare incorporazioni che catturano l’essenza di ogni oggetto.

Incorporazioni in modelli LLMS (Large Language Models)

Il concetto di incorporazione assume una svolta affascinante se applicato a modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMS), come quelli che potenziano gli strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT. In questi modelli avanzati, l’incorporazione si estende oltre i singoli oggetti per comprendere interi contesti.

In sostanza, ogni parola o token in una frase, paragrafo o articolo diventa un incorporamento, catturando non solo il significato delle singole parole, ma anche le intricate relazioni e le sfumature semantiche all’interno del testo. Questo livello di analisi è simile alla sofisticata elaborazione dei dati che si trova nelle BEST practice DevOps, dove più variabili sono considerate per risultati ottimali.

Conclusione

In conclusione, le integrazioni servono come pietra miliare della capacità dell’apprendimento automatico di decifrare le complessità del nostro mondo digitale. Queste rappresentazioni matematiche consentono alle macchine di comprendere, ragionare e scoprire le relazioni tra vari oggetti, dal testo alle immagini e molto altro. Mentre continuiamo la nostra esplorazione dell’intelligenza artificiale, è essenziale riconoscere il profondo significato delle integrazioni, non solo per plasmare il presente, ma anche per guidare le innovazioni del futuro.

Per ulteriori informazioni e BEST practice sull’utilizzo dell’ intelligenza artificiale, esplorate il nostro centro di apprendimento.

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