Cosa sono gli incorporamenti nell’apprendimento automatico?
Comprensione degli incorporamenti ML
Esplorate il concetto di integrazione nell’apprendimento automatico, il loro ruolo e il modo in cui migliorano la rappresentazione e l’analisi dei dati nelle applicazioni di intelligenza artificiale.
Sommario
Pagine correlate
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Benvenuti nel nostro Learning Center, dove vi spiegheremo “cosa sono le integrazioni” nell’apprendimento automatico. Esplorare vettori multidimensionali, reti neurali e comprendere meglio come le incorporazioni stiano plasmando il futuro dell’intelligenza artificiale.
I modelli di apprendimento automatico stanno spingendo continuamente i confini di ciò che è possibile. Uno degli elementi fondamentali che promuovono questi progressi è l’integrazione. Queste rappresentazioni di valori o oggetti, che siano testo, immagini o audio, servono da base per modelli di apprendimento automatico e algoritmi di ricerca semantici. 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 abbellimenti
Al suo interno, 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 nel catturare i tratti e le caratteristiche essenziali di questi oggetti, incapsulandoli in vettori che rappresentano le loro qualità e relazioni uniche.
In sostanza, gli incorporamenti 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 spianano la strada ai computer per cogliere la complessa rete di relazioni che esiste nel nostro mondo digitale. In quanto tali, sono gli elementi costitutivi dell’intelligenza artificiale, consentendo alle macchine di comprendere e ragionare sui dati. Per saperne di più sull’intelligenza artificiale e sulle sue capacità, prendete in considerazione la lettura di cosa è l’intelligenza artificiale .
Il concetto di base: Vettori nell’apprendimento automatico
Per comprendere veramente il concetto di incorporazione, dobbiamo prima capire 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, consentendoci 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), indicano brevemente qualsiasi posizione sulla Terra. Ad esempio, la città di Vancouver, Columbia Britannica, Canada può essere rappresentata come le 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 si trova nelle immediate vicinanze di Vancouver. Questo esempio illustra in che modo i vettori consentono alle macchine di comprendere le relazioni spaziali.
Aggiunta delle quote ai vettori
Per illustrare ulteriormente la potenza dei vettori, esaminiamo il nostro esempio geografico. Immaginate di voler identificare una città simile a Vancouver, non solo in termini di vicinanza ma anche di dimensioni demografiche. 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 consente di considerare sia la prossimità geografica che la dimensione della popolazione quando cerchiamo luoghi simili.
*Dati sulla popolazione al 2021.
**Dati della popolazione al 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 TV. Entrano in gioco numerosi fattori, come la durata degli episodi, 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 a latitudine, longitudine e dimensioni della popolazione. Ecco un esempio che illustra come funziona:
- Seinfeld (sitcom) – Vector: {[sitcom], 1989, 22-24 minuti per episodio, 9 stagioni, 180 episodi}
- Mercoledì (Horror) – vettore: {[Horror], 2022, 46-57 minuti per episodio, 1 stagione, 8 episodi}
In questa rappresentazione, Seinfeld e Wednesday occupano punti molto diversi nello spazio multidimensionale dei programmi televisivi. Differiscono non solo per genere e anno di debutto, ma anche per la lunghezza degli episodi e il numero di stagioni e episodi. Questo approccio multidimensionale consente ai modelli di apprendimento automatico di distinguere le sfumature complesse che definiscono la somiglianza o la dissimulazione tra gli oggetti.
Mentre i nostri esempi di cui sopra incorporano solo una manciata di dimensioni, in pratica, i modelli di apprendimento automatico spesso operano in spazi molto più dimensionali, a volte coprono centinaia o addirittura migliaia di dimensioni. Questi complessi vettori multidimensionali fungono da base per le applicazioni di intelligenza artificiale avanzate.
Svelare la magia: Come funzionano gli Embeddings
Gli Embeddings sono il prodotto di modelli di deep learning, in particolare le reti neurali. Vengono creati attraverso un processo che comporta la conversione di oggetti in vettori mediante tecniche di deep learning. Un “incorporamento” rappresenta essenzialmente l’output di questo processo, un vettore meticolosamente realizzato da un modello di deep learning con l’esplicito scopo di facilitare le ricerche di somiglianza.
Ecco come funziona:
Reti neurali e livelli nascosti
Le reti neurali, ispirate dalla struttura del cervello umano, formano la base della creazione di incorporamento. 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 le incorporazioni prendono vita, analogamente al modo in cui il computing senza server sfrutta le risorse cloud per un’implementazione 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 contenuti 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 integrazioni che catturano gli attributi essenziali di ogni programma televisivo, sfruttando i dati ricchi inseriti nella rete.
Inizialmente, un programmatore può guidare la rete fornendo esempi su come creare integrazioni, quali dimensioni prendere in considerazione e altre informazioni pertinenti. Tuttavia, man mano che la rete neurale si allena, il livello di incorporamento diventa gradualmente competente a operare in modo indipendente, perfezionando la sua capacità di generare integrazioni che catturano l’essenza di ogni oggetto.
Integrazione in modelli LLMS (Large Language Models)
Il concetto di incorporazione assume una svolta affascinante se applicato ai grandi modelli linguistici (LLMS), come quelli che potenziano 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’incorporazione, catturando non solo il significato delle singole parole, ma anche le intricate relazioni e sfumature semantiche all’interno del testo. Questo livello di analisi è simile al sofisticato trattamento dei dati che si trova nelle BEST practice DevOps , in cui sono prese in considerazione più variabili per ottenere risultati ottimali.
Conclusione
In conclusione, le integrazioni servono come pietra angolare 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 altro ancora. Mentre continuiamo la nostra esplorazione dell’intelligenza artificiale, è essenziale riconoscere il profondo significato delle integrazioni, non solo nel plasmare il presente, ma anche nel guidare le innovazioni del futuro.
Per ulteriori informazioni e BEST practice sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale , visitate il nostro centro di apprendimento.
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