Home 学习中心 人工智能学习中心主页 ML中的嵌入是什么?
应用程序

什么是机器学习中的嵌入?

了解ML嵌入

探索嵌入在机器学习中的概念,它们的作用以及它们如何增强AI应用中的数据表示和分析。

目录

相关页面

欢迎来到我们的学习中心,我们在这里解释机器学习中的”嵌入”。 探索多维矢量,神经网络,并更好地了解嵌入如何塑造人工智能的未来。

机器学习模型不断突破可能的界限。 推动这些进步的基本要素之一是嵌入。 这些值或对象的表示形式,无论是文本,图像还是音频,都是机器学习模型和语义搜索算法的基础。 在这一全面的探索中,我们将深入探究嵌入式的世界,解读它们的重要性,工作方式以及它们在塑造AI未来的关键作用,包括它们集成到Edgio的边缘平台中

嵌入的本质

在其核心,嵌入可以被认为是数字世界的翻译。 他们把实体,无论是文字,文件,甚至城市,并将它们转换成机器可以理解的数学形式。 这种转变植根于捕捉这些物体的基本特征和特征,将它们封装到代表其独特品质和关系的矢量中。

本质上,嵌入使机器学习模型能够识别对象之间的相似性。 无论是寻找类似的文档,图像还是城市,嵌入为计算机掌握我们数字世界中存在的错综复杂的关系网铺平了道路。 因此,它们是人工智能的构建模块,使机器能够理解和解释数据。 要了解更多关于人工智能及其功能的信息,请考虑阅读 什么是人工智能

核心概念:机器学习中的矢量

要真正掌握嵌入的概念,我们必须首先理解它们所基于的基本概念:矢量。 在数学中,向量是定义多维空间中点的数组。 在机器学习领域,向量是引导我们通过这个多维空间的指南针,使我们能够导航和理解复杂的数据。

在更实际的术语中,向量是数值的列表,例如{1989,22,9,180}。 此列表中的每个数字表示对象沿指定尺寸的位置。 当我们寻求发现对象之间的相似性或关系时,这一概念变得非常宝贵,就像我们如何利用预测性AI预测未来的趋势和行为一样

如何在ML中使用引导程序的示例

考虑纬度和经度坐标的示例。 这两个维度,即南北(纬度)和东西(经度),简明扼要地指出了地球上的任何位置。 例如,加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华市可以表示为纬度和经度坐标{49°15’40″N, 123°06’50″W}。 这个包含两个值的简明列表形成了一个简单的矢量,定义了温哥华的地理位置。

现在,想象一下在温哥华附近找到一座城市的任务。 人类观察者可以参考地图,而机器学习模型可以检查纬度和经度向量。 通过识别具有类似坐标的位置,如{49°16’N,122°58’W}处的本那比,模型推断本那比离温哥华很近。 此示例说明了向量如何使机器理解空间关系。

将尺寸添加到引导程序

为了进一步说明矢量的力量,让我们扩展我们的地理示例。 想象一下,我们希望确定一个类似温哥华的城市,不仅在接近,而且在人口规模。 在这里,我们为我们的向量引入了第三个维度,代表总体大小。

温哥华的向量现在变成{49°15’40” N, 123°06’50” W, 662,248*}。 在这个三维空间中,本拿比的向量{49°16’N,122°58’W,249,125*}不再特别接近温哥华。 相反,机器学习模型可能会将美国华盛顿州西雅图视为更适合的匹配,其向量为{47°36’35″N, 122°19’59″W, 749,256**}。

在这种情况下,我们向向量添加了第三维,类似于在纬度和经度坐标中引入Z轴。 这使我们在寻找类似地点时既考虑到地理上的接近,也考虑到人口规模。

*截至2021年的人口数据。
*人口数据截至2022年。

超越三维:复杂的多维矢量

在机器学习的世界中,矢量不仅限于三维。 它们可以包含多个维度,每个维度都捕获对象的一个独特方面。 考虑确定两个电视节目之间的相似性所面临的挑战。 许多因素都在发挥作用,如剧集长度,流派,观众人口统计等。

在这个复杂的多维空间中,每个电视节目都可以表示为一个沿多个维度的点,类似于纬度,经度和人口规模。 下面是一个示例,说明了其工作原理:

  1. Seinfeld (sitcom )-矢量:{[sitcom ],1989, 22 -24 minutes per Epise, 9 seasons, 180 Epises.
  2. 星期三(恐怖)-矢量:{[恐怖],2022,每集46 -57分钟,1季,8集}

在这种表现形式中,Seinfeld和Wednesday在电视节目的多维空间中占据着截然不同的位置。 它们不仅在流派和首演年份,而且在集长度和季节和集的数量上也有所不同。 这种多维方法允许机器学习模型识别定义对象之间相似性或不相似性的复杂细微差别。

虽然我们上面的示例仅包含少数维度,但在实践中,机器学习模型通常在更高维度的空间中运行,有时跨越数百甚至数千个维度。 这些复杂的多维向量是高级AI应用的基础。

揭开魔法的神秘面纱:嵌入的工作原理

嵌入是深度学习模型的产物,尤其是神经网络。 它们是通过使用深度学习技术将对象转换为矢量的过程创建的。 “嵌入”本质上代表此过程的输出—深度学习模型精心制作的矢量,其明确目的是促进相似性搜索。

以下是其工作原理:

神经网络和隐藏层

神经网络受到人脑结构的启发,形成了嵌入式创建的基础。 这些网络由多个层组成,包括输入层,输出层以及最重要的隐藏层。 正是在这些隐藏层中,嵌入才得以实现,类似于无服务器计算如何 利用云资源进行高效的应用程序部署。

神经网络中的隐藏层具有基于模型的架构和设计以各种方式转换输入数据的卓越能力。 嵌入的创建通常发生在这些隐藏的图层中,然后再进一步处理输入。

想象一下,你想为电视节目创建嵌入. 神经网络的隐藏层不是手动指定每个电视节目在多个维度上的位置,而是承担此任务。 它会自动生成嵌入,以捕获每个电视节目的基本属性,并利用馈入网络的丰富数据。

最初,程序员可以通过提供如何创建嵌入的示例,要考虑的维度以及其他相关信息来引导网络。 然而,随着神经网络的训练,嵌入层逐渐精通独立操作,改进其生成嵌入的能力,捕捉每个对象的本质。

大型语言模型中的嵌入(LLM)

嵌入的概念在应用于大型语言模型(LLMs ),如支持ChatGPT等人工智能工具时,会有一个令人着迷的转变。 在这些高级模型中,嵌入扩展到单个对象之外,以涵盖整个上下文。

本质上,句子,段落或文章中的每个单词或标记都成为嵌入,不仅捕获单个单词的含义,还捕获文本中复杂的关系和语义细微差别。 这种分析级别类似于DevOps最佳实践中的复杂数据处理 ,其中考虑了多个变量以获得最佳结果。

结论

总之,嵌入式是机器学习破解我们数字世界错综复杂之处的能力的基石。 这些数学表示使机器能够理解,分析和揭示从文本到图像等各种对象之间的关系。 在我们继续探索人工智能的过程中,我们必须认识到嵌入的深刻意义,不仅在塑造现在,而且在推动未来的创新方面。

有关利用人工智能的更多见解和最佳实践 ,请浏览我们的学习中心。

相关页面

有疑问?

如需有关Edgio如何帮助您使用AI优化应用和安全性的任何疑问或更多信息,请 联系我们的专家。 我们的团队致力于为您提供所需的见解和支持,帮助您应对复杂的Web应用程序生命周期开发。

趋势主题

第2023章神秘的秘密