応用

機械学習における埋め込みとは

ML埋め込みについて

機械学習への埋め込みの概念とその役割、AIアプリケーションでのデータ表現と分析を強化する方法を探ります。

内容

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学習センターへようこそ。ここでは、機械学習における「埋め込みとは何か」について説明します。 多次元ベクトル、ニューラルネットワークを探索し、埋め込みが人工知能の未来を形作っている方法をよりよく理解する。

機械学習モデルは、可能性の限界を絶えず押し広げています。 これらの進歩を推進する基本的な要素の1つは、埋め込みです。 これらの値やオブジェクトの表現は、テキスト、画像、音声のいずれであっても、機械学習モデルと意味検索アルゴリズムの基礎となります。 この包括的な調査では、埋め込みの世界を深く掘り下げ、埋め込みの重要性、機能、Edgioのエッジプラットフォームへの統合を含むAIの未来を形作る上での重要な役割を解き明かし ます。

埋め込みの本質

埋め込みは、その中核をなすものとして、デジタル世界の翻訳者と考えることができます。 言葉や文書や都市などの実体を機械が理解できる数学的な形に変換します この変換は、これらのオブジェクトの本質的な特性と特性をキャプチャすることに根ざしており、それらを独自の特性と関係を表すベクトルにカプセル化します。

本質的には、埋め込みは機械学習モデルを使用してオブジェクト間の類似性を識別できるようにします。 似たような文書や画像や都市を探す場合でも埋め込みはデジタル世界に存在する複雑な関係の網をコンピューターが把握するための道を開きます そのため、これらは人工知能の構成要素であり、機械がデータを理解し、分析することを可能にします。 AIとその機能の詳細については、「人工知能とは何か」を参照して ください。

コアコンセプト:機械学習におけるベクトル

埋め込みの概念を真に理解するためには、まずそれらが構築される基本的な概念であるベクトルを理解する必要があります。 数学において、ベクトル(英: vector)とは、多次元空間の点を定義する数の配列である。 機械学習の分野では、ベクトルはこの多次元空間を案内するコンパスとして機能し、複雑なデータをナビゲートして意味を理解することを可能にします。

より実用的な言葉で言えば、ベクトルは{1989, 22, 9, 180}のような数値のリストである。 このリストの各数値は、指定した寸法に沿ったオブジェクトの位置を表します。 この概念は、予測AIを利用して将来のトレンドや行動を予測する方法と同様に、オブジェクト間の類似性や関係性を見つけるときに非常に重要になります

MLでのベクターの使用例

緯度と経度の座標の例を考えてみましょう。 南北(緯度)と東西(経度)という2つの次元は、地球上のあらゆる場所を簡潔に示している。 例えば、カナダのブリティッシュコロンビア州バンクーバー市は、緯度と経度の座標{49 ° 15’40″N, 123 ° 06’50″W}で表すことができる。 この2つの値の簡潔なリストは、バンクーバーの地理的位置を定義する単純なベクトルを形成します。

バンクーバー近郊の都市を探す仕事を想像してみてください 人間の観察者は地図を参照するかもしれませんが、機械学習モデルは緯度と経度のベクトルを調べることができます。 例えば、北緯{49度16’N、西経122度58’W}のバーナビーのように、類似した座標を持つ位置を特定することにより、モデルはバーナビーがバンクーバーに近接していることを推定する。 この例では、ベクトルを使用してマシンが空間関係を理解する方法を示します。

ベクトルへの寸法の追加

ベクトルの力をさらに説明するために、地理的な例を拡張してみましょう。 バンクーバーに似た都市を、近接性だけでなく人口規模でも特定したいと想像してみてください。 ここでは、ベクトルに3次元を導入します。母集団のサイズを表します。

バンクーバーのベクトルは、北緯49度15’40″N、西経123度06’50″W、662,248 * }になります。 この3次元空間では、バーナビーのベクトル{49 ° 16’N, 122 ° 58’W, 249,125 *}はバンクーバーの近くには特に現れない。 代わりに、機械学習モデルでは、米国ワシントン州シアトルを、{47 ° 36’35″N, 122 ° 19’59″W, 749,256 **}のベクトルとのより適切な一致として識別できます。

このシナリオでは、緯度と経度の座標にZ軸を導入するのと同様に、ベクトルに3番目の次元を追加しました。 これにより、似たような場所を探すときに、地理的近接性と人口規模の両方を考慮することができます。

※2021年時点の人口データ。
**2022年時点の人口。

3次元を超えた複雑な多次元ベクトル

機械学習の世界では、ベクトルは3次元に限定されません。 それらは多数の次元を包含することができ、それぞれがオブジェクトのユニークな側面を捉えます。 2つのテレビ番組の類似性を判断するという課題について考えてみましょう。 エピソードの長さ、ジャンル、視聴者の人口統計など、さまざまな要因が作用します。

この複雑な多次元空間では、それぞれのテレビ番組は、緯度、経度、人口の大きさと同じように、多くの次元に沿った点として表現することができます。 これがどのように機能するかを示す例を次に示します。

  1. Seinfeld (シットコム) -ベクター: { [シットコム], 1989, 22〜24分/エピソード, 9シーズン, 180エピソード}
  2. 水曜日(ホラー)-ベクター:{ [ホラー]、2022、1エピソードにつき46 ~ 57分、1シーズン、8エピソード}

この表現では、SeinfeldとWednesdayはテレビ番組の多次元空間で非常に異なる点を占めています。 ジャンルやデビュー年だけでなく、エピソードの長さやシーズン数、エピソード数も異なる。 この多次元アプローチにより、機械学習モデルは、オブジェクト間の類似性または相違性を定義する複雑なニュアンスを識別できます。

上の例ではほんの一握りの次元しか取り込んでいませんが、実際には、機械学習モデルはしばしばはるかに高次元の空間で動作し、時には数百、数千の次元にも及ぶことがあります。 これらの複雑な多次元ベクトルは、高度なAIアプリケーションの基盤となります。

魔法のベールを取る:埋め込みがいかに働くか

埋め込みはディープラーニングモデル、特にニューラルネットワークの産物である。 オブジェクトをディープラーニング技術を使用してベクトルに変換するプロセスによって作成されます。 「埋め込み」は本質的にこのプロセスの出力を表しています。つまり、類似性検索を容易にするという明確な目的を持って、ディープラーニングモデルによって細心の注意を払って作成されたベクトルです。

その仕組みは次のとおりです。

ニューラルネットワークと隠れ層

ニューラルネットワークは、人間の脳の構造に触発され、創造の埋め込みの基礎を形成します。 これらのネットワークは、入力レイヤー、出力レイヤー、そして最も重要な隠れレイヤーを含む複数のレイヤーで構成されています。 埋め込みは、これらの隠れたレイヤー内に存在します。これは、サーバーレスコンピューティングがクラウドリソースを活用してアプリケーションを効率的に展開する方法と似ています。

ニューラルネットワークの隠れ層は、モデルのアーキテクチャと設計に基づいて、入力データをさまざまな方法で変換する優れた能力を持っています。 埋め込みの作成は通常、これらの非表示レイヤー内で行われ、後続のレイヤーが入力をさらに処理する前に行われます。

テレビ番組の埋め込みを作成したいと想像してください。 多数の次元に沿って各テレビ番組の位置を手動で指定する代わりに、ニューラルネットワークの隠れ層がこのタスクを引き受けます。 ネットワークに入力された豊富なデータを活用して、各テレビ番組の本質的な属性をキャプチャする埋め込みを自動的に生成します。

最初に、プログラマは埋め込みの作成方法、考慮すべきディメンション、およびその他の関連情報の例を提供することによってネットワークを導くことができる。 しかし、ニューラルネットワークが学習するにつれて、埋め込み層は徐々に独立して動作することができるようになり、個々のオブジェクトの本質を捉える埋め込みを生成する能力が向上します。

大言語モデル(LLM)への埋め込み

埋め込みの概念は、ChatGPTのようなAIツールを動かすような大規模言語モデル(LLM)に適用されると、魅力的な転換を迎えます。 これらの高度なモデルでは、埋め込みは個々のオブジェクトを超えてコンテキスト全体を包含します。

本質的に、文、段落、または記事の各単語またはトークンは埋め込みとなり、個々の単語の意味だけでなく、テキスト内の複雑な関係と意味的ニュアンスもキャプチャします。 このレベルの分析は、最適な結果を得るために複数の変数が考慮されるDevOpsベストプラクティスに見られる高度なデータ処理に似て います。

結論

結論として、埋め込みは、デジタル世界の複雑さを解読する機械学習の能力の基礎となります。 これらの数学的表現は、機械がテキストから画像まで、さまざまなオブジェクト間の関係を理解し、推論し、発見することを可能にします。 人工知能の探求を続ける中で、現在を形作るだけでなく、未来のイノベーションを推進する上で、埋め込みの深い意義を認識することが不可欠です。

人工知能を活用するためのインサイトとベストプラクティスについては 、ラーニングセンターをご覧ください。

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