Entre las muchas ventajas del creciente campo de la inteligencia artificial está su capacidad para dar sentido a datos vastos y complejos. Uno de los desafíos fundamentales en el procesamiento de información del mundo real es determinar la similitud. Si bien las computadoras sobresalen en cálculos numéricos precisos, tienen dificultades para calcular la similitud entre objetos complejos como imágenes, texto o voz. Las incrustaciones son la solución.
Las incrustaciones, un concepto esencial en el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (PNL), son técnicas especializadas para transformar datos complejos en formas más simples y comprensibles. Lo logran convirtiendo información de alta dimensión, como texto o imágenes, en vectores compactos de números, un proceso conocido como reducción dimensional. Esta transformación ayuda a los modelos a capturar los significados y relaciones subyacentes dentro de los datos, que inherentemente presentan un gran número de atributos, datos que de otro modo serían imposibles de interpretar.
En pocas palabras, las incrustaciones desempeñan un rol crucial en el aprendizaje automático al convertir datos complejos en formas simplificadas y manejables. Esto, a su vez, crea varias ventajas:
La reducción de dimensionalidad simplifica los grandes conjuntos de datos al transformarlos en representaciones de menor dimensión. Las incrustaciones reducen la cantidad 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 competencia mejora las tareas de procesamiento del lenguaje natural (como el análisis de opinión y la traducción automática) al permitir que el modelo capte matices sutiles en el lenguaje.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se benefician significativamente de las incrustaciones. Las incrustaciones proporcionan una base para que estos modelos comprendan y generen texto similar al humano. Al representar palabras y frases como vectores, los LLM (como los modelos de GPT) pueden producir respuestas coherentes y contextualmente relevantes. Esto mejora la precisión y la relevancia de aplicaciones como bots de chat e IA generativa (GenAI).
Mediante incrustaciones, técnicas como t-SNE (incrustación estocástica de vecinos distribuida por t) ayudan a crear representaciones visuales significativas de clústeres de datos y 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 de manera efectiva, hay varios modelos de incrustación que ofrecen formas únicas de representar esos datos. Entre los modelos de incrustación más comunes se encuentran los siguientes:
El PCA es un método estadístico utilizado para la reducción de dimensionalidad. Identifica las direcciones (también llamadas componentes principales) en las que los datos varían más y proyecta los datos sobre estas direcciones. Esto se traduce en vectores simplificados que capturan las características esenciales de los datos originales, lo que los hace más manejables para el análisis.
Desarrollado por Google, word2vec es un modelo basado en redes neuronales que genera incrustaciones de palabras. Captura las relaciones semánticas entre las palabras mediante la formación en conjuntos de datos de texto grandes. Word2vec tiene dos variantes principales: bolsa continua de palabras (CBOW) y skip-gram. CBOW predice una palabra objetivo a partir de su contexto, mientras que skip-gram predice el contexto dado a una palabra objetivo. Ambos métodos crean representaciones vectoriales complejas que reflejan los significados y las relaciones de las palabras.
SVD es una técnica utilizada en la factorización de matriz, que es un proceso que descompone una matriz grande (una matriz de números utilizada para representar datos complejos) en piezas más simples y manejables. La factorización de matriz es necesaria para identificar patrones y relaciones subyacentes en los datos. SVD descompone una matriz en otras tres matrices, capturando las estructuras esenciales en los datos originales. En los datos de texto, la SVD se utiliza a menudo 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 aparecen juntas con frecuencia.
Los vectores son listas de números que representan los datos en un formato que las computadoras pueden procesar fácilmente. Cada número en un vector corresponde a un atributo o característica específica de los datos. Por ejemplo, en un modelo de aprendizaje automático, un vector puede representar una palabra al capturar 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 manera más eficaz, lo que esencialmente convierte datos no numéricos en datos numéricos.
En las incrustaciones, los vectores son cruciales porque permiten búsquedas de similitud y reconocimiento de patrones. Cuando un modelo procesa vectores, puede identificar qué vectores están cerca unos de otros en un espacio multidimensional. Esta proximidad indica similitud, lo que permite al modelo agrupar elementos similares. Dado un conjunto de datos lo suficientemente grande, esto hace posible que los algoritmos de ML comprendan relaciones de datos de alta dimensión.
Las incrustaciones se crean normalmente a través del proceso de formación de modelos de aprendizaje automático en tareas específicas. Esto a menudo implica configurar un problema supervisado, conocido como problema sustituto, donde el objetivo primario 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.
Las redes neuronales se utilizan comúnmente para generar incrustaciones. Estas redes constan de varias capas, y una de las capas ocultas es responsable de transformar las características de entrada en vectores. Esta transformación se produce a medida que la red aprende de muestras preparadas manualmente. Los ingenieros guían este proceso alimentando a la red con nuevos datos, lo que le permite aprender más patrones y hacer predicciones más precisas. Con el tiempo, las incrustaciones se refinan y funcionan de forma independiente. Esto permite a los modelos hacer recomendaciones precisas basadas únicamente en los datos vectorizados. Los ingenieros siguen supervisando y perfeccionando estas incrustaciones para garantizar que sigan siendo eficaces a medida que se introducen datos adicionales.
Las incrustaciones son versátiles y pueden aplicarse a diversos tipos de datos, transformándolos en vectores para que los modelos de aprendizaje automático los procesen de manera eficiente. Los objetos comunes que se pueden incrustar incluyen los siguientes:
- Palabras
Las incrustaciones de palabras convierten el texto en vectores numéricos, capturando las relaciones semánticas entre las palabras. Esto es crucial para tareas como la traducción de idiomas y los análisis de opinión. - 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. Esto 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 comprender y procesar el lenguaje hablado, 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 aristas de un gráfico como vectores, lo que preserva la información estructural. Esto ayuda en tareas como la predicción de enlaces, la clasificación de nodos y el análisis de redes sociales.
Como se mencionó anteriormente, la incrustación normalmente significa transformar objetos como texto, imágenes y gráficos en vectores, es decir, matrices de números. Estos vectores permiten que los modelos reconozcan similitudes y patrones dentro de los datos.
En los sistemas de recomendación, las incrustaciones ayudan al representar a los usuarios y los elementos como vectores en un espacio de alta dimensión. A cada usuario y elemento se le asigna un vector de incrustación, que se aprende a través de interacciones históricas. El puntaje de recomendación para un par usuario-elemento se calcula tomando el producto punto de sus vectores; cuanto mayor sea el puntaje, más probable es que el usuario esté interesado en el elemento. Este enfoque captura las preferencias de los usuarios y las características de los elementos, lo que permite recomendaciones personalizadas.
Las incrustaciones de texto funcionan de manera diferente. Se aprenden como parte del proceso de preformación de LLM. Durante el preentrenamiento, estos modelos se exponen a grandes volúmenes de texto, lo que les permite identificar relaciones contextuales entre palabras, frases y oraciones. El modelo asigna un vector único a cada palabra o frase según la frecuencia con la que aparece junto a ciertas otras palabras y en diversos contextos. Este proceso permite al modelo capturar matices semánticos, como sinónimos o relaciones, dentro del texto. Gracias a esto, el modelo puede comprender, generar y procesar con precisión el lenguaje humano.
Las incrustaciones tienen una amplia variedad de aplicaciones en el aprendizaje automático, lo que las hace indispensables para una variedad de tareas. Estos son algunos ejemplos notables:
- Visión por computadora
Las incrustaciones de visión por computadora se utilizan para convertir imágenes en vectores numéricos que capturan las características y patrones esenciales dentro de las imágenes. Esta transformación permite tareas como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y el reconocimiento facial. - Sistemas de recomendación
Las incrustaciones de sistemas de recomendación ayudan a representar tanto a los usuarios como a los elementos (como películas o productos) en forma de vectores. Estos vectores capturan características latentes, reflejando las preferencias de los usuarios y las propiedades de los elementos. Al comparar la similitud entre las incrustaciones de usuarios y elementos, los sistemas de recomendación pueden predecir qué elementos podría interesarle a un usuario. - Búsqueda semántica
La búsqueda semántica utiliza incrustaciones para mejorar los resultados de búsqueda mediante la comprensión 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 semánticamente similares 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 capturan el significado y las relaciones dentro del texto. Esto es útil para tareas como la clasificación de documentos, el análisis de opinión y la extracción de información. Mediante el uso de incrustaciones, los modelos pueden comprender y procesar mejor el contenido de los documentos.
Las incrustaciones son herramientas transformadoras en el aprendizaje automático, ya que permiten la simplificación y comprensión de datos complejos. Las organizaciones pueden aprovechar esta competencia con soluciones avanzadas de IA de ServiceNow.
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