Una de las muchas ventajas del creciente campo de la inteligencia artificial es su capacidad para dar sentido a datos extensos y complejos. Uno de los retos fundamentales del procesamiento de información del mundo real reside en determinar la similitud. Aunque los ordenadores destacan en cálculos numéricos precisos, tienen dificultades para calcular la similitud entre objetos complejos como imágenes, textos o voces. Las incrustaciones son la solución.
Las incrustaciones, un concepto esencial del aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), son técnicas especializadas que transforman datos complejos en formas más simples y comprensibles. Para hacerlo, convierten los datos con muchas dimensiones, como texto o imágenes, en vectores compactos de números, un proceso que a menudo se denomina reducción de la dimensionalidad. Esta transformación ayuda a los modelos a capturar los significados y las relaciones subyacentes dentro de los datos que, de forma inherente, presentan un gran número de atributos; datos que, de otro modo, podrían ser imposibles de interpretar.
En pocas palabras, las incrustaciones desempeñan un papel crucial en el aprendizaje automático al convertir los datos complejos en formas simplificadas y manejables. Esto, a su vez, supone varias ventajas:
La reducción de la dimensionalidad simplifica grandes conjuntos de datos transformándolos en representaciones con menos dimensiones. Las incrustaciones reducen el número de dimensiones sin perder información esencial, lo que hace que los datos sean más manejables y mejora la eficiencia de los modelos de aprendizaje automático.
Las incrustaciones capturan el significado semántico de los datos, lo que permite a los modelos comprender e interpretar relaciones complejas. Esta capacidad mejora las tareas de procesamiento del lenguaje natural (como el análisis de sentimiento y la traducción automática) al permitir que el modelo capte matices sutiles en el lenguaje.
Los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) se benefician significativamente de las incrustaciones, ya que les proporcionan una base para interpretar y generar texto similar al humano. Al representar las palabras y frases como vectores, los LLM (como los modelos GPT) pueden generar respuestas coherentes y relevantes para el contexto. Esto mejora la precisión y la relevancia de aplicaciones como los bots de chat y la IA generativa.
Por medio de las incrustaciones, técnicas como t-SNE (incrustación de vecinos estocásticos distribuidos en t) ayudan a crear representaciones visuales significativas de los clústeres de datos y las relaciones. Esta visualización ayuda a comprender los patrones de datos, detectar anomalías y tomar decisiones empresariales fundamentadas.
Al igual que hay muchos tipos diferentes de datos complejos que los algoritmos de aprendizaje automático deben poder procesar para funcionar con eficacia, también existen varios modelos de integración que ofrecen formas únicas de representar esos datos. Entre los modelos de incrustación más comunes se encuentran los siguientes:
Este método estadístico se utiliza para reducir la dimensionalidad. Identifica las direcciones (también denominadas componentes principales) en las que los datos varían más y proyecta los datos en dichas direcciones. Esto da como resultado vectores simplificados que capturan las características esenciales de los datos originales, lo que los hace más manejables a la hora de analizarlos.
Desarrollado por Google, word2vec es un modelo basado en red neuronal que genera incrustaciones léxicas. Partiendo de un entrenamiento en grandes conjuntos de datos de texto, captura las relaciones semánticas entre las palabras. Word2vec tiene dos variantes principales: bolsa continua de palabras (CBOW) y skip-gram. CBOW predice una palabra de destino a partir de su contexto, mientras que skip-gram predice el contexto a partir de una palabra de destino. Ambos métodos crean representaciones vectoriales complejas que reflejan los significados y las relaciones de las palabras.
La técnica DVS se utiliza para factorizar matrices, un proceso que descompone una matriz grande (una matriz de números que representa datos complejos) en partes más simples y manejables. La factorización de matrices es necesaria para identificar patrones y relaciones subyacentes en los datos. La DVS descompone una matriz en otras tres, capturando las estructuras esenciales de los datos originales. En los datos de texto, la DVS suele utilizarse en el análisis semántico latente (LSA) para encontrar estructuras semánticas ocultas, lo que permite al modelo comprender la similitud entre las palabras, incluso si no es habitual que aparezcan juntas.
Los vectores son listas de números que representan datos en un formato que los equipos informáticos pueden procesar fácilmente. Cada número de un vector corresponde a un atributo o característica específico de los datos. Por ejemplo, en un modelo de aprendizaje automático, un vector podría representar una palabra capturando varios aspectos como la frecuencia de uso, el contexto y el significado semántico. Al convertir datos complejos en vectores, las incrustaciones permiten a estos modelos analizar y encontrar relaciones dentro de los datos de forma más eficaz, lo que, en esencia, convierte datos no numéricos en datos numéricos.
En las incrustaciones, los vectores son cruciales porque permiten realizar búsquedas de similitud y reconocer patrones. Cuando un modelo procesa vectores, puede identificar cuáles están cerca unos de otros en el espacio multidimensional. Esta proximidad indica similitud, lo que permite al modelo agrupar elementos similares. Si se cuenta con un conjunto de datos lo bastante grande, los algoritmos de aprendizaje automático pueden comprender las relaciones de datos con muchas dimensiones.
Las incrustaciones se suelen crear durante el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático para tareas específicas. Con frecuencia, hay que establecer un problema supervisado, que se conoce como problema sustituto, donde el objetivo principal es predecir un resultado. Por ejemplo, un modelo podría predecir la siguiente palabra más probable en una secuencia de texto. Durante este proceso, el modelo aprende a codificar los datos de entrada en vectores de incrustación que capturan los patrones y las relaciones subyacentes.
Para generar incrustaciones se utilizan habitualmente redes neuronales. Estas redes constan de varias capas, y una de las capas ocultas es responsable de transformar las características de las entradas en vectores. Esta transformación se produce a medida que la red aprende de las muestras preparadas manualmente. Para guiar este proceso, los ingenieros proporcionan nuevos datos a la red, lo que le permite aprender más patrones y realizar predicciones más precisas. Con el tiempo, las incrustaciones se perfeccionan y funcionan de forma independiente, lo que permite a los modelos realizar recomendaciones precisas basadas únicamente en los datos vectorizados. Los ingenieros siguen supervisando y ajustando las incrustaciones para asegurarse de que siguen siendo eficaces a medida que se introducen datos adicionales.
Las incrustaciones son versátiles y se pueden aplicar a diversos tipos de datos, transformándolos en vectores para que los modelos de aprendizaje automático los procesen de forma eficiente. Entre los objetos comunes que se pueden incrustar se incluyen los siguientes:
- Palabras
Las incrustaciones léxicas convierten texto en vectores numéricos, capturando las relaciones semánticas entre las palabras. Esto es crucial para tareas como la traducción de idiomas y el análisis de sentimiento. - Imágenes
Las incrustaciones de imágenes transforman los datos visuales en vectores, lo que permite a los modelos reconocer patrones y características dentro de las imágenes. Se utiliza en aplicaciones como el reconocimiento facial y la detección de objetos. - Audio
Las incrustaciones de audio convierten las ondas de sonido en vectores, lo que permite a los modelos interpretar y procesar el lenguaje oral, la música y otras señales de audio. Esto es esencial para las tareas de reconocimiento de voz y clasificación de audio. - Gráficos
Las incrustaciones de gráficos representan los nodos y bordes de un gráfico como vectores, conservando la información estructural. Esto ayuda en tareas como la predicción de enlaces, la clasificación de nodos y el análisis de redes sociales
Como se ha mencionado anteriormente, las incrustaciones suelen implicar la transformación de objetos como texto, imágenes y gráficos en vectores, es decir, matrices de números. Estos vectores permiten a los modelos reconocer similitudes y patrones dentro de los datos.
En los sistemas de recomendación, las incrustaciones ayudan a representar usuarios y elementos como vectores en un espacio con muchas dimensiones. A cada usuario y elemento se le asigna un vector de incrustación aprendido a través de interacciones anteriores. La puntuación de recomendación para un par de usuario y elemento se calcula tomando el producto de puntos de sus vectores. Cuanto mayor sea la puntuación, más probabilidades habrá de que el usuario esté interesado en el elemento. Esta estrategia capta las preferencias de los usuarios y las características de los elementos para realizar recomendaciones personalizadas.
Las incrustaciones léxicas funcionan de forma diferente. Se aprenden como parte del proceso de preentrenamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño. Durante el preentrenamiento, estos modelos se exponen a grandes cantidades de texto, lo que les permite identificar relaciones contextuales entre palabras, expresiones y oraciones. El modelo asigna un vector único a cada palabra o expresión en función de la frecuencia con la que aparece con otras palabras y en varios contextos. Este proceso permite al modelo captar matices semánticos, como sinónimos o relaciones, dentro del texto. Así, el modelo puede interpretar, generar y procesar con precisión el lenguaje humano.
Las incrustaciones tienen multitud de aplicaciones en el aprendizaje automático, por lo que son indispensables para una gran variedad de tareas. Estos son algunos ejemplos de relevancia:
- Visión informática
Las incrustaciones se utilizan para convertir imágenes en vectores numéricos que captan las características y patrones esenciales de las imágenes. Esta transformación posibilita tareas como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y el reconocimiento facial. - Sistemas de recomendación
Las incrustaciones ayudan a representar usuarios y elementos (como películas o productos) como vectores. Estos vectores capturan las características latentes que reflejan las preferencias de los usuarios y las características de los elementos. Al comparar la similitud entre las incrustaciones de usuario y de elemento, los sistemas de recomendación pueden predecir qué elementos podrían interesar a un usuario. - Búsqueda semántica
La búsqueda semántica utiliza incrustaciones para mejorar los resultados de las búsquedas a través de la interpretación del contexto y el significado de las consultas, en lugar de depender únicamente de la coincidencia de palabras clave. Las incrustaciones transforman tanto las consultas de búsqueda como los documentos en vectores para que el sistema de búsqueda pueda encontrar documentos cuya semántica sea similar a la solicitud del usuario. - Procesamiento inteligente de documentos
En el procesamiento inteligente de documentos, las incrustaciones ayudan a convertir los datos de texto en vectores que captan el significado y las relaciones dentro del texto. Esto resulta útil en tareas como la clasificación de documentos, el análisis de sentimiento y la extracción de información. Mediante las incrustaciones, los modelos pueden interpretar y procesar mejor el contenido de los documentos.
Las incrustaciones son herramientas transformadoras en el aprendizaje automático que permiten simplificar e interpretar datos complejos. Las organizaciones pueden aprovechar esta capacidad con las soluciones de IA avanzadas de ServiceNow.
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