Le domaine en pleine expansion de l’intelligence artificielle présente de nombreux avantages, entre autres, la capacité à donner un sens à des données vastes et complexes. Déterminer la similarité est un défi fondamental dans le traitement des informations réelles. Bien que les ordinateurs excellent dans les calculs numériques précis, ils ont du mal à évaluer la similarité entre des objets complexes tels que des images, du texte ou des paroles. Les incorporations constituent la solution.
Les incorporations, concept essentiel de l’apprentissage machine (AM) et du traitement du langage naturel (TLN), sont des techniques spécialisées permettant de transformer des données complexes en formes plus simples et plus compréhensibles. Pour ce faire, elles convertissent des informations en grande dimension, comme du texte ou des images, en vecteurs compacts de nombres, un processus souvent appelé réduction de dimensionnalité. Cette transformation aide les modèles à capturer les significations et les relations sous-jacentes au sein des données qui comportent par nature un grand nombre d’attributs, des données qui pourraient autrement être impossibles à interpréter.
Pour faire simple, les incorporations jouent un rôle crucial dans l’apprentissage machine en transformant des données complexes en formes simplifiées et gérables. Cette transformation présente plusieurs avantages :
La réduction de la dimensionnalité simplifie les grands ensembles de données en les transformant en représentations de dimensions inférieures. Les incorporations réduisent le nombre de dimensions sans perdre d’informations essentielles; les données sont plus faciles à gérer et l’efficacité des modèles d’apprentissage machine est améliorée.
Les incorporations capturent la signification sémantique des données, ce qui permet aux modèles de comprendre et d’interpréter des relations complexes. Cette capacité améliore les tâches de traitement du langage naturel (telles que l’analyse des sentiments et la traduction automatique) en permettant au modèle de saisir les nuances subtiles du langage.
Les grands modèles de langage (GML) bénéficient considérablement des incorporations. Celles-ci leur fournissent une base pour comprendre et générer du texte semblable à celui d’un humain. En représentant des mots et des expressions par des vecteurs, les GML (tels que les modèles GPT) peuvent produire des réponses cohérentes et pertinentes sur le plan contextuel. La précision et la pertinence d’applications telles que les robots conversationnels et l’IA générative (IAG) sont ainsi améliorées.
À l’aide d’incorporations, des techniques telles que l’algorithme t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) aident à créer des représentations visuelles significatives des grappes et relations de données. Cette visualisation aide à comprendre les motifs de données, à détecter les anomalies et à prendre des décisions commerciales éclairées.
À l’instar de nombreux types de données complexes que les algorithmes d’apprentissage machine doivent pouvoir traiter pour fonctionner efficacement, il existe différents modèles d’incorporation qui offrent chacun des moyens uniques de représenter ces données. Voici les modèles d’incorporation les plus courants :
L’ACP est une méthode statistique utilisée pour la réduction de la dimensionnalité. Elle identifie les directions (également appelées composantes principales) dans lesquelles les données varient le plus et projette les données vers elles. Il en résulte des vecteurs simplifiés qui capturent les caractéristiques essentielles des données d’origine, ce qui les rend plus faciles à gérer pour l’analyse.
Développé par Google, word2vec est un modèle basé sur un réseau neuronal qui génère des plongements de mots. Il capture les relations sémantiques entre les mots en s’entraînant sur des ensembles de données de texte volumineux. Word2vec a deux variantes principales : sac de mots continus (CBOW) et skip-gram. CBOW prédit un mot cible à partir de son contexte, tandis que skip-gram prédit le contexte selon un mot cible. Les deux méthodes créent des représentations vectorielles complexes qui reflètent les significations et les relations des mots.
La technique DVS est utilisée dans la factorisation de matrice, processus qui décompose une grande matrice (tableau de nombres utilisés pour représenter des données complexes) en éléments plus simples et plus faciles à gérer. La factorisation de matrice est nécessaire pour identifier les motifs et les relations sous-jacents dans les données. La technique DVS décompose une matrice en trois autres matrices, capturant ainsi les structures essentielles des données d’origine. Dans les données de texte, la technique DVS est souvent utilisée dans l’analyse sémantique latente (LSA) pour trouver des structures sémantiques cachées, ce qui permet au modèle de comprendre la similarité entre les mots, même s’ils n’apparaissent pas fréquemment ensemble.
Les vecteurs sont des listes de nombres qui représentent des données dans un format que les ordinateurs peuvent facilement traiter. Chaque nombre dans un vecteur correspond à un attribut ou à une caractéristique spécifique des données. Par exemple, dans un modèle d’apprentissage machine, un vecteur peut représenter un mot en capturant divers aspects tels que la fréquence d’utilisation, le contexte et la signification sémantique. En convertissant des données complexes en vecteurs, les incorporations permettent à ces modèles d’analyser et de trouver des relations dans les données plus efficacement. De manière générale, elles transforment les données non numériques en données numériques.
Dans les incorporations, les vecteurs sont essentiels, car ils permettent des recherches de similarité et la reconnaissance de motifs. Lorsqu’un modèle traite des vecteurs, il peut identifier ceux qui sont proches les uns des autres dans un espace multidimensionnel. Cette proximité indique une similarité; le modèle peut ainsi regrouper des éléments similaires. Avec un ensemble de données suffisamment volumineux, cela permet aux algorithmes AM de comprendre les relations de données en grande dimension.
Les incorporations sont généralement créées à l’aide du processus d’entraînement des modèles d’apprentissage machine sur des tâches spécifiques. Cela implique souvent la mise en place d’un problème supervisé, connu sous le nom de problème de substitution, où l’objectif principal est de prédire un résultat. Par exemple, un modèle peut prévoir le mot probable suivant dans une séquence de texte. Au cours de ce processus, le modèle apprend à coder les données d’entrée dans des vecteurs d’incorporation qui capturent les motifs et les relations sous-jacents.
Les réseaux neuronaux sont couramment utilisés pour générer des incorporations. Ils sont constitués de plusieurs couches et l’une des couches cachées sert à transformer les caractéristiques d’entrée en vecteurs. Cette transformation se produit lorsque le réseau apprend à partir d’échantillons préparés manuellement. Les ingénieurs guident ce processus en alimentant le réseau en nouvelles données, ce qui lui permet d’apprendre davantage de modèles et d’établir des prévisions plus précises. Au fil du temps, les incorporations s’affinent et fonctionnent de manière indépendante, ce qui permet aux modèles de formuler des recommandations précises basées uniquement sur les données vectorisées. Les ingénieurs continuent de surveiller et d’affiner ces incorporations pour qu’elles restent efficaces à mesure que des données supplémentaires sont introduites.
Les incorporations sont polyvalentes et peuvent être appliquées à divers types de données, les transformant en vecteurs pour que les modèles d’apprentissage machine soient traités efficacement. Les objets courants qui peuvent être intégrés sont les suivants :
- Mots
Les plongements de mots convertissent le texte en vecteurs numériques, capturant les relations sémantiques entre eux. Cela est crucial pour des tâches telles que la traduction des langues et l’analyse de sentiment. - Images
Les incorporations d’images transforment les données visuelles en vecteurs. Les modèles reconnaissent ainsi les motifs et caractéristiques dans les images. Elles sont utilisées dans des applications telles que la reconnaissance faciale et la détection d’objets. - Audio
Les incorporations audio convertissent les ondes sonores en vecteurs. Les modèles comprennent ainsi le langage parlé, la musique et d’autres signaux audio, et peuvent les traiter. Ces incorporations sont essentielles pour les tâches de reconnaissance vocale et de classification audio. - Graphiques
Les incorporations de graphiques représentent les nœuds et les bordures d’un graphique sous forme de vecteurs, préservant les informations structurelles. La prédiction de liens, la classification des nœuds et l’analyse des réseaux sociaux en bénéficient.
Comme indiqué précédemment, l’incorporation implique généralement de transformer des objets tels que du texte, des images et des graphiques en vecteurs, soit des tableaux de nombres. Ces vecteurs permettent aux modèles de reconnaître les similitudes et les motifs présents au sein des données.
Dans les systèmes de recommandation, les incorporations sont utiles, car elles représentent les utilisateurs et les articles sous forme de vecteurs dans un espace en grande dimension. À chaque utilisateur et article est affecté un vecteur d’incorporation, appris grâce à des interactions historiques. Le score de recommandation pour une paire utilisateur-article est calculé en prenant le produit scalaire de leurs vecteurs. Plus le score est élevé, plus l’utilisateur est susceptible d’être intéressé par l’article. Cette approche capture les préférences des utilisateurs et les caractéristiques des articles afin de personnaliser les recommandations.
Les incorporations de texte fonctionnent différemment. Elles sont apprises dans le cadre du processus de préentraînement des GML. Lors du préentraînement, ces modèles sont exposés à de grandes quantités de texte, ce qui leur permet d’identifier les relations contextuelles entre les mots, les expressions et les phrases. Le modèle affecte un vecteur unique à chaque mot ou expression en fonction de leur fréquence d’apparition avec certains autres mots et dans différents contextes. Ce processus permet au modèle de capturer les nuances sémantiques, telles que les synonymes ou les relations, dans le texte. Le modèle peut ainsi comprendre, générer et traiter avec précision le langage humain.
Les incorporations ont un large éventail d’applications dans l’apprentissage machine, ce qui les rend indispensables pour toute une série de tâches. Voici quelques exemples importants :
- Vision par ordinateur
Les incorporations sont utilisées pour convertir des images en vecteurs numériques qui capturent les caractéristiques et les motifs essentiels des images. Cette transformation permet de réaliser des tâches telles que la classification des images, la détection d’objets et la reconnaissance faciale. - Systèmes de recommandation
Les incorporations permettent de représenter les utilisateurs et les articles (tels que des films ou des produits) sous forme de vecteurs. Ces derniers capturent les fonctionnalités latentes qui reflètent les préférences des utilisateurs et les caractéristiques des articles. En comparant la similarité entre les incorporations d’utilisateur et d’article, les systèmes de recommandation peuvent prévoir les articles susceptibles d’intéresser un utilisateur. - Recherche sémantique
Elle utilise des incorporations pour améliorer les résultats de recherche en comprenant le contexte et la signification des requêtes et non en s’appuyant uniquement sur la correspondance de mots clés. Les incorporations transforment les requêtes de recherche et les documents en vecteurs afin que le système de recherche puisse trouver des documents similaires du point de vue sémantique à la demande de l’utilisateur. - Traitement intelligent des documents
Dans le traitement intelligent des documents, les incorporations permettent de convertir les données textuelles en vecteurs qui capturent le sens et les relations au sein du texte. Cela est utile pour des tâches telles que la classification de documents, l’analyse de sentiment et l’extraction d’informations. Grâce aux incorporations, les modèles peuvent mieux comprendre et traiter le contenu des documents.
Les incorporations sont des outils transformateurs de l’apprentissage machine, qui permettent de simplifier et de comprendre des données complexes. Les entreprises peuvent tirer parti de cette capacité grâce aux solutions d’IA avancées de ServiceNow.
ServiceNow propose des capacités complètes pour la mise en œuvre des incorporations au sein de sa plateforme. Les applications optimisées par l’IA de ServiceNow peuvent classifier et acheminer automatiquement les tickets, prévoir les problèmes avant qu’ils ne surviennent et fournir des recommandations personnalisées, le tout grâce à des modèles d’incorporation sophistiqués. Cette intégration permet aux entreprises de tous les secteurs d’exploiter tout le potentiel de leurs données.
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