Entre as muitas vantagens do campo em expansão da inteligência artificial está sua capacidade de entender dados vastos e complexos. Um desafio fundamental no processamento de informações do mundo real é determinar semelhanças. Enquanto os computadores se destacam em cálculos numéricos precisos, eles se debatem com a semelhança de computação entre objetos complexos, como imagens, texto ou fala. Incorporações são a solução.
Incorporações, um conceito essencial em aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (NLP), são técnicas especializadas para transformar dados complexos em formas mais simples e compreensíveis. Eles fazem isso convertendo informações de alta dimensão, como texto ou imagens, em vetores compactos de números, um processo muitas vezes chamado de redução dimensional. Essa transformação ajuda os modelos a capturar os significados e relacionamentos subjacentes dentro de dados que apresentam inerentemente um grande número de atributos, dados que, de outra forma, seriam impossíveis de interpretar.
Simplificando, as incorporações desempenham um papel crucial no aprendizado de máquina, transformando dados complexos em formulários simplificados e gerenciáveis. Isso, por sua vez, cria várias vantagens:
A redução da dimensionalidade simplifica grandes conjuntos de dados, transformando-os em representações de dimensões menores. As incorporações reduzem o número de dimensões sem perder informações essenciais, tornando os dados mais gerenciáveis e melhorando a eficiência dos modelos de aprendizado de máquina.
As incorporações capturam o significado semântico dos dados, permitindo que os modelos compreendam e interpretem relacionamentos complexos. Esse recurso melhora as tarefas de processamento de linguagem natural (como análise de sentimento e tradução automática), permitindo que o modelo compreenda nuances sutis na linguagem.
Grandes modelos de linguagem (LLMS) se beneficiam significativamente das incorporações. As incorporações fornecem uma base para que esses modelos entendam e gerem texto semelhantes aos humanos. Ao representar palavras e frases como vetores, os LLMS (como os modelos GPT) podem produzir respostas coerentes e contextualmente relevantes. Isso melhora a precisão e a relevância de aplicações como chatbots e IA generativa (GenAI).
Usando incorporações, técnicas como t-SNE (incorporação de vizinhos estocásticos distribuídos em T) ajudam a criar representações visuais significativas de clusters de dados e relacionamentos. Essa visualização ajuda a entender padrões de dados, detectar anomalias e tomar decisões de negócios informadas.
Assim como há muitos tipos diferentes de dados complexos que os algoritmos de aprendizado de máquina devem ser capazes de processar para funcionar de forma eficaz, há vários modelos de incorporação que oferecem maneiras únicas de representar esses dados. Entre os modelos de incorporação mais comuns estão:
PCA é um método estatístico usado para redução de dimensionalidade. Ele identifica as direções (também chamadas de componentes principais) nas quais os dados variam mais e projeta os dados nessas direções. Isso resulta em vetores simplificados que capturam os recursos essenciais dos dados originais, tornando-os mais gerenciáveis para análise.
Desenvolvido pelo Google, o word2vec é um modelo neural baseado em rede que gera incorporações de palavras. Ele captura relações semânticas entre palavras por treinamento em grandes conjuntos de dados de texto. O Word2vec tem duas variantes principais: saco contínuo de palavras (CBOW) e skip-gram. O CBOW prevê uma palavra de destino a partir do próprio contexto, enquanto o skip-gram prevê o contexto a partir de uma palavra de destino. Os dois métodos criam representações vetoriais complexas que refletem os significados e as relações das palavras.
SVD é uma técnica usada na fatoração de matriz, que é um processo que divide uma matriz grande (uma matriz de números usada para representar dados complexos) em partes mais simples e gerenciáveis. A fatoração de matriz é necessária para identificar padrões e relacionamentos subjacentes nos dados. A SVD decompõe uma matriz em outras três matrizes, capturando as estruturas essenciais nos dados originais. Nos dados de texto, a SVD é frequentemente usada na análise semântica latente (LSA) para encontrar estruturas semânticas ocultas, permitindo que o modelo entenda a semelhança entre as palavras, mesmo que elas não apareçam frequentemente juntas.
Vetores são listas de números que representam dados em um formato que os computadores podem processar facilmente. Cada número em um vetor corresponde a um atributo ou recurso específico dos dados. Por exemplo, em um modelo de aprendizado de máquina, um vetor pode representar uma palavra capturando vários aspectos, como frequência de uso, contexto e significado semântico. Ao converter dados complexos em vetores, as incorporações permitem que esses modelos analisem e encontrem relacionamentos dentro dos dados de forma mais eficaz, transformando essencialmente dados não numéricos em dados numéricos.
Nas incorporações, os vetores são cruciais porque permitem pesquisas de semelhança e reconhecimento de padrões. Quando um modelo processa vetores, ele pode identificar quais vetores estão próximos uns dos outros no espaço multidimensional. Essa proximidade indica similaridade, permitindo que o modelo agrupe itens semelhantes. Com um conjunto de dados grande o suficiente, isso torna possível para os algoritmos de ML entender relações de dados de alta dimensão.
As incorporações são normalmente criadas por meio do processo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina em tarefas específicas. Isso geralmente envolve a configuração de um problema supervisionado, conhecido como um problema substituto, em que o objetivo principal é prever um resultado. Por exemplo, um modelo pode prever a próxima palavra provável em uma sequência de texto. Durante esse processo, o modelo aprende a codificar os dados de entrada em vetores de incorporação que capturam os padrões e relacionamentos subjacentes.
As redes neurais são comumente usadas para gerar incorporações. Essas redes consistem em várias camadas, e uma das camadas ocultas é responsável por transformar os recursos de entrada em vetores. Essa transformação ocorre à medida que a rede aprende com amostras preparadas manualmente. Os engenheiros orientam esse processo alimentando os novos dados da rede, permitindo que a TI aprenda mais padrões e faça previsões mais precisas. Ao longo do tempo, as incorporações se tornam refinadas e operam de forma independente, permitindo que os modelos façam recomendações precisas com base apenas nos dados vetorizados. Os engenheiros continuam monitorando e ajustando essas incorporações para garantir que permaneçam eficazes à medida que mais dados são introduzidos.
As incorporações são versáteis e podem ser aplicadas a diversos tipos de dados, transformando-os em vetores para que os modelos de aprendizado de máquina sejam processados com eficiência. Os objetos comuns que podem ser incorporados incluem:
- Palavras
Incorporações de palavras convertem texto em vetores numéricos, capturando as relações semânticas entre elas. Isso é crucial para tarefas como tradução de idiomas e análise de sentimentos. - Imagens
Incorporações de imagem transformam dados visuais em vetores, permitindo que os modelos reconheçam padrões e recursos dentro das imagens. Isso é usado em aplicações como reconhecimento facial e detecção de objetos. - Áudio
Incorporações de áudio convertem ondas sonoras em vetores, permitindo que os modelos entendam e processem a linguagem falada, a música e outros sinais de áudio. Isso é essencial para tarefas de reconhecimento de fala e classificação de áudio. - Gráficos
Incorporações de gráfico representam nós e bordas em um gráfico como vetores, preservando as informações estruturais. Isso ajuda em tarefas como previsão de link, classificação de nó e análise de rede social
Conforme abordado anteriormente, a incorporação normalmente significa transformar objetos como texto, imagens e gráficos em vetores, matrizes de números. Esses vetores permitem que os modelos reconheçam semelhanças e padrões dentro dos dados.
Em sistemas de recomendação, as incorporações ajudam representando usuários e itens como vetores em um espaço de alta dimensão. Cada usuário e item recebe um vetor de incorporação, aprendido por meio de interações históricas. A pontuação de recomendação para um par de item de usuário é calculada tomando o produto de ponto de seus vetores. Quanto maior a pontuação, maior a probabilidade de o usuário estar interessado no item. Essa abordagem captura as preferências dos usuários e as caraterísticas do item, permitindo recomendações personalizadas.
As incorporações de texto funcionam de forma diferente. Elas são aprendidas como parte do processo de pré-treinamento de LLM. Durante o pré-treinamento, esses modelos são expostos a grandes quantidades de texto, permitindo que eles identifiquem relações contextuais entre palavras, frases e sentenças. O modelo atribui um vetor exclusivo a cada palavra ou frase com base na frequência com que aparece com determinadas outras palavras e em vários contextos. Esse processo permite que o modelo capture nuances semânticas, como sinônimos ou relacionamentos, dentro do texto. Isso ajuda o modelo a entender, gerar e processar com precisão a linguagem humana.
As incorporações têm uma ampla gama de aplicações no aprendizado de máquina, tornando-os indispensáveis para uma variedade de tarefas. Aqui estão alguns exemplos notáveis:
- Visão computacional
As incorporações são usadas para converter imagens em vetores numéricos que capturam os recursos e padrões essenciais dentro das imagens. Essa transformação permite tarefas como classificação de imagem, detecção de objetos e reconhecimento facial. - Sistemas de recomendação
As incorporações ajudam a representar usuários e itens (como filmes ou produtos) como vetores. Esses vetores capturam os recursos latentes que refletem as preferências dos usuários e as caraterísticas do item. Ao comparar a semelhança entre incorporação de usuário e item, os sistemas de recomendação podem prever em quais itens um usuário pode estar interessado. - Pesquisa semântica
A pesquisa semântica usa incorporações para melhorar os resultados, entendendo o contexto e o significado das consultas, em vez de depender apenas da correspondência de palavras-chave. Incorporações transformam as consultas de pesquisa e os documentos em vetores para que o sistema de pesquisa possa encontrar documentos que são semanticamente semelhantes à solicitação do usuário. - Processamento inteligente de documentos
No processamento inteligente de documentos, as incorporações ajudam a converter dados de texto em vetores que capturam significado e relacionamentos no texto. Isso é útil para tarefas como classificação de documentos, análise de sentimento e extração de informações. Ao usar incorporações, os modelos podem entender melhor e processar o conteúdo dos documentos.
As incorporações são ferramentas transformadoras no aprendizado de máquina, permitindo a simplificação e a compreensão de dados complexos. As organizações podem aproveitar esse recurso com as Soluções de IA avançadas da ServiceNow.
A ServiceNow oferece recursos abrangentes para implementar incorporações em sua plataforma. Os aplicações potencializados por IA da ServiceNow podem classificar e rotear automaticamente tíquetes, prever problemas antes que eles ocorram e fornecer recomendações personalizadas, tudo alimentado por modelos de incorporação sofisticados. Essa integração possibilita que empresas de todos os setores aproveitem o pleno potencial de seus dados.
Explore como a ServiceNow pode transformar seus recursos de processamento de dados com a abordagem certa para incorporações. Agende uma demonstração hoje mesmo, e veja por si próprio como a IA em ação pode aprimorar suas operações de negócios.