Top Trends in Cybersecurity for 2024 | 機械学習への埋め込みとは
ML埋め込みについて
機械学習における埋め込みの概念、その役割、AIアプリケーションにおけるデータ表現と分析をどのように強化するかを探る。
内容
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機械学習の「埋め込みとは何か」について説明するラーニングセンターへようこそ。 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どのように形作っているか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る。 これらの進歩を推進する基本的な要素の1つは埋め込みである。 これらの値や対象の表現（テキスト、画像、音声など）は、機械学習モデルや意味検索アルゴリズムの基礎となる。 この包括的な探究では、埋め込みの世界を深く掘り下げ、その意義、仕組み、そして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明らかにする。
埋め込みの本質
埋め込みはその中核をなすものであり、デジタル世界の翻訳者と考えることができる。 単語や文書、都市などの実体を機械が理解できる数学的形式に変換する。 この変換は、これらの物体の本質的な特性と特徴を捉え、それらをそれらの固有の性質と関係を表すベクトルにカプセル化することに根ざしている。
本質的には、埋め込みは機械学習モデルに対象間の類似性を識別する力を与える。 似たような文書や画像、都市を見つけることであろうと、埋め込みはコンピューターがデジタル世界の中に存在する複雑な関係性の網を把握する道を開く。 このように、それらは人工知能の構成要素であり、機械がデータについて理解し、推論することを可能にする。 AIとその機能について詳しく知るには、「人工知能とは何か」を読むことを検討する。
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しなければならない。 数学において、ベクトル(vector)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する。
より実用的な用語では、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、指定された寸法に沿ったオブジェクトの位置を表す。 この概念は、将来の傾向や行動を予測するために予測AIをどのように利用するかと同様に、オブジェクト間の類似性や関係性を見つけようとするときに非常に貴重になる。
MLでベクトルを使用する方法の例
緯度経度座標の例を考える。 南北(緯度)と東西(経度)の2次元は、地球上の任意の位置を簡潔に示す。 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経度座標{49°15’40″N, 123°06’50” W}で表される。 この2つの値の簡潔なリストは単純なベクトルを形成し、バンクーバーの地理的位置を定義する。
バンクーバーの近くの都市を見つけるという課題を想像してみて 人間の観測者は地図を調べるかもしれないが、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る。 バーナビーのように座標が似ている場所を特定することで、バーナビーはバンクーバーに近接していると推定される。 この例では、ベクトルがどのように機械が空間的関係を理解するのを可能にするかを説明する。
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よう。 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しよう。 ここではベクトルの第三次元を導入して、母集団の大きさを表す。
バンクーバーのベクトルは{49°15’40″N, 123°06’50” W, 662,248*}となる。 この三次元空間では、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ではもはや見えない。 代わりに、機械学習モデルは{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ワシントン州シアトルを識別するかもしれない。
このシナリオでは、ベクトルに第三次元を追加した。これは、緯度経度座標にZ軸を導入するのと同様である。 これにより、地理的近接性と人口規模の両方を考慮して、類似した場所を探すことができる。
※2021年時点の人口データ。
**2022年時点の人口データ。
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次元に限定されない。 それらは多数の次元を包含することができ、それぞれは物体の独特な側面を捕獲する。 2つのテレビ番組間の類似性を判断するという課題を考える。 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する。
この複雑な多次元空間では、各テレビ番組は緯度、経度、人口の大きさに似て、多数の次元に沿った点として表現することができる。 これがいかに働くかを説明する例はここにある:
- Seinfeld（シットコム）-ベクター：{[sitcom], 1989, 22～24分/エピソード,9シーズン,180エピソード}
- 水曜日（ホラー）-ベクター：{[Horror], 2022、1エピソードあたり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において、非常に異なる点を占めている。 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、エピソード数なども異なる。 この多次元的アプローチにより、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することができる。
上記の例では一握りの次元しか取り込まないが、実際には機械学習モデルはしばしばより高次元の空間で動作し、時には数百から数千の次元にまたがる。 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る。
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。 それらは、ディープラーニング技術を使用してオブジェクトをベクトルに変換するプロセスによって作成される。 「埋め込み」は本質的にこのプロセスの出力を表しており、類似性検索を容易にするために深層学習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ある。
それがいかに働くかここにある:
ニューラルネットワークと隠れたレイヤー
人間の脳の構造に触発されたニューラルネットワークは、埋め込み創造の基礎を形成する。 これらのネットワークは、入力層、出力層、そして最も重要なのは隠れ層を含む複数の層で構成されている。 サーバーレスコンピューティングが効率的なアプリケーション展開のためにクラウドリソースを活用する方法と同様に、埋め込みが実現されるのは、これらの隠れたレイヤーの中である。
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る。 埋め込みの作成は通常、これらの隠れレイヤの中で行われ、その後のレイヤが入力をさらに処理する。
テレビ番組の埋め込みを作成したかったと想像してみて。 ニューラルネットワークの隠れ層は、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のではなく、この作業を行う。 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する。
最初に、プログラマは埋め込みを作成する方法、考慮すべき次元、および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訓練するにつれて、埋め込み層は徐々に独立して動作することに習熟し、各オブジェクトの本質を捉える埋め込みを生成する能力を洗練させていく。
大規模言語モデル(LLM)への埋め込み
埋め込みの概念は、ChatGPTのようなAIツールを強化するような大規模言語モデル(LLM)に適用されたときに魅力的な方向に向かう。 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するように拡張される。
本質的に、文、段落、記事の各単語や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や意味的なニュアンスもキャプチャする。 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の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る。
結論
結論として、埋め込みは機械学習のデジタル世界の複雑さを解読する能力の基礎となる。 これらの数学的表現は、機械がテキストから画像などの様々な対象の間の関係を理解し、推論し、明らかにすることを可能にする。 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も、埋め込みの深い意義を認識することが不可欠である。
人工知能を活用するための洞察とベストプラクティスについては、学習センターを探索する。
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