Yerleştirmelerin ne olduğunu ve NLP, öneriler ve bilgisayarla görme için verilerdeki anlamsal ilişkileri yakalayarak yapay zekayı nasıl güçlendirdiklerini öğrenin.
Makine öğrenimi ve yapay zeka alanında, katıştırmalar, verileri (kelimeler, cümleler ve hatta görüntüler) çok boyutlu bir uzayda noktalar olarak temsil etmenin bir yoludur; burada her noktanın konumu, anlamsal anlamını veya özelliklerini yansıtır. Bu temsiller, büyük miktarda veriyi analiz eden algoritmalar tarafından öğrenilir ve karmaşık ilişkileri ve kalıpları yakalamalarını sağlar. Yerleştirmeler, makinelerin doğal dili ve diğer veri biçimlerini daha etkili bir şekilde anlamasını ve işlemesini sağlamada temel öneme sahiptir.
Gömmeler esasen verilerin yoğun vektör temsilleridir. Kelimeleri veya öğeleri benzersiz, bağımsız semboller olarak temsil edebilen geleneksel yöntemlerin aksine, katıştırmalar veri noktalarını yüksek boyutlu bir uzaydaki gerçek sayı vektörlerine eşleyerek anlamın nüanslarını yakalar. Bu uzay genellikle gömme uzayı olarak adlandırılır. Temel fikir, benzer öğelerin benzer gömülmelere sahip olacağı, yani bu uzayda birbirlerine yakın konumlanacaklarıdır. Örneğin, bir kelime gömme modelinde, "kedi" ve "yavru kedi" gibi benzer anlamlara sahip kelimeler birbirine yakın vektörlerle temsil edilecektir.
Gömüler genellikle büyük veri kümeleri üzerinde eğitilen sinir ağı modelleri kullanılarak oluşturulur. Örneğin, bir model bir cümledeki çevresindeki kelimeler göz önüne alındığında bir kelimeyi tahmin etmek için eğitilebilir. Bu eğitim süreci sırasında model, her bir kelimeyi anlamsal bağlamını yakalayacak şekilde bir vektörle eşleştirmeyi öğrenir. Gömme uzayının boyutları modelin bir hiper parametresidir ve genellikle birkaç düzine ile birkaç yüz arasında değişir. Her boyut, verinin anlamının veya özelliklerinin farklı bir yönünü yakalar, ancak bu yönler her zaman insanlar tarafından doğrudan yorumlanabilir değildir.
Gömüler, yapay zeka ve makine öğreniminde çeşitli alanlarda geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. İşte dikkate değer birkaç örnek:
NLP'de kelime katıştırmaları duygu analizi, makine çevirisi ve metin sınıflandırması gibi uygulamaları güçlendirmek için kullanılır. Modeller, kelimeleri vektörler olarak temsil ederek metni anlamak ve oluşturmak için matematiksel işlemler gerçekleştirebilir. Örneğin, ünlü "kral - erkek + kadın = kraliçe" denklemi, bu vektörlerin anlamsal ilişkileri nasıl yakalayabileceğini göstermek için genellikle kelime katıştırmaları kullanılarak gösterilir.
Gömüler, tavsiye sistemlerinde kullanıcıları ve öğeleri temsil etmek için kullanılır. Sistem, kullanıcıları ve öğeleri aynı gömme uzayında eşleştirerek kullanıcının tercihlerine yakın öğeleri önerebilir. Bu yaklaşım Netflix ve Amazon gibi şirketler tarafından kullanıcı davranışına ve öğe özelliklerine göre film veya ürün önermek için kullanılır.
NLP'de olduğundan daha az yaygın olmakla birlikte, gömmeler bilgisayarla görmede de kullanılabilir. Örneğin, görüntüler benzer görüntülerin birbirine yakın konumlandırıldığı bir gömme uzayına eşlenebilir. Bu, görüntü alma veya kümeleme gibi görevler için kullanılabilir. Kullanıcılar, Ultralytics YOLO modellerinden yararlanarak, nesne algılama ve görüntü segmentasyonu yeteneklerini entegre ederek görüntü analizini daha da geliştirebilir, böylece katıştırmaları belirli uygulamalar için daha bilgilendirici ve kullanışlı hale getirebilir.
Vektör uzayı modeli, metin belgelerini veya herhangi bir nesneyi tanımlayıcıların vektörleri olarak temsil etmek için kullanılan matematiksel bir modeldir. Vektörün her boyutunun ayrı bir terime veya özelliğe karşılık geldiği katıştırmalar için temel bir kavramdır.
Temel Bileşen Analizi (PCA ) ve t-dağılımlı Stokastik Komşu Gömme (t-SNE ) gibi teknikler, noktalar arasındaki göreceli uzaklıkları korurken yüksek boyutlu gömme işlemlerini daha düşük boyutlu bir uzayda (örneğin 2D veya 3D) görselleştirmek için sıklıkla kullanılır. Boyutsallığın azaltılması, gömme uzayının anlaşılmasına ve yorumlanmasına yardımcı olur.
Word2Vec ve GloVe gibi geleneksel kelime katıştırmaları her kelime için statik bir temsil sağlar. Buna karşılık, BERT (Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri) ve diğer Transformatör modelleri tarafından üretilenler gibi bağlamsal katıştırmalar, kelimenin göründüğü bağlama göre değişen katıştırmalar üretir. Bu, modelin bir kelimenin farklı cümlelerdeki farklı anlamlarını yakalamasını sağlar.
One-hot kodlama, kategorik verileri temsil etmenin basit bir yoludur; burada her kategori tek bir "1" ve geri kalan "0 "larla ikili bir vektör olarak temsil edilir. Gömülmelerin aksine, one-hot vektörleri seyrektir ve kategoriler arasındaki anlamsal ilişkileri yakalayamaz.
Kelime torbası modeli, grameri ve kelime sırasını göz ardı ederek metni her bir kelimenin sıklığı olarak temsil eder. Basit olmakla birlikte, kelimelerin anlamsal anlamını gömülmelerle aynı şekilde yakalayamaz.
TF-IDF (Terim Sıklığı-Ters Belge Sıklığı), bir sözcüğün bir koleksiyon veya derlemdeki bir belge için ne kadar önemli olduğunu yansıtan sayısal bir istatistiktir. Bir kelimenin bir belgedeki sıklığı ile derlemdeki nadirliğini birleştirerek bir alaka ölçüsü sağlar. Yararlı olmakla birlikte, TF-IDF anlamsal ilişkileri katıştırmalar kadar etkili bir şekilde yakalayamaz.
Gömüler, özellikle NLP alanında modern makine öğreniminin temel taşlarından biri haline gelmiştir. Verileri çok boyutlu bir uzayda yoğun vektörler olarak temsil eden katıştırmalar, zengin anlamsal ilişkileri yakalar ve daha karmaşık işleme ve analizlere olanak tanır. İster doğal dili anlamak, ister öneri sistemlerini güçlendirmek veya bilgisayarla görme görevlerini geliştirmek olsun, katıştırmalar yapay zeka sistemlerinin yeteneklerini geliştirmede çok önemli bir rol oynamaktadır. Araştırmalar ilerledikçe, katıştırmaların gelişmeye devam etmesini ve verilerin daha da güçlü ve incelikli temsillerine yol açmasını bekleyebiliriz. Ultralytics HUB gibi araçlarla, bu gelişmiş modellerin yönetimi ve dağıtımı daha erişilebilir hale geliyor ve kullanıcıların YOLO modellerini verimli bir şekilde eğitmelerine ve son teknoloji yapay zeka çözümlerini uygulamalarına entegre etmelerine olanak tanıyor.
