Un \u00abembedding\u00bb es una t\u00e9cnica utilizada para representar datos complejos, como palabras o im\u00e1genes, en un espacio vectorial de menor dimensi\u00f3n. El prop\u00f3sito principal es transformar representaciones discretas o categ\u00f3ricas en un espacio continuo, en el que las relaciones sem\u00e1nticas entre los datos se conservan en t\u00e9rminos de proximidad vectorial.<\/p>\n
En el coraz\u00f3n de este tema yace el concepto de embeeding. En pocas palabras, los embeedings son representaciones num\u00e9ricas de datos, como palabras o im\u00e1genes, que capturan patrones y relaciones intrincadas. Imagina codificar palabras o im\u00e1genes en vectores en un espacio multidimensional, donde palabras o im\u00e1genes similares se posicionan cercanas entre s\u00ed. Esta proximidad refleja su similitud sem\u00e1ntica o visual, creando una representaci\u00f3n estructurada de los datos.<\/p>\n
Es as\u00ed c\u00f3mo funcionan los motores de b\u00fasqueda, tanto de im\u00e1genes y art\u00edculos. Pues buscan la mayor cantidad de similitud de un tema en relaci\u00f3n a un art\u00edculo e im\u00e1genes. Tambi\u00e9n es usado en la inteligencia artificial cuando la \u00abm\u00e1quina\u00bb actua con un humano y busca darle una respuesta ante su consulta.<\/p>\n
La utilidad de los embeedings se extiende a lo largo de diversos campos. Las b\u00fasquedas sem\u00e1nticas, donde las similitudes entre puntos de datos se utilizan para los resultados de b\u00fasqueda, son una aplicaci\u00f3n notable. Los embeedings tambi\u00e9n permiten b\u00fasquedas basadas en similitud para im\u00e1genes, transform\u00e1ndolas en vectores para una recuperaci\u00f3n eficiente. Adem\u00e1s, estos pueden almacenarse en bases de datos vectoriales para facilitar tareas como el agrupamiento, las recomendaciones y la clasificaci\u00f3n, todo impulsado por los patrones y relaciones subyacentes.<\/p>\n
Aqu\u00ed detalleremos los tipos de embedding m\u00e1s conocidos y c\u00f3mo funcionan. Asimismo, algunso ejemplos para que la comprensi\u00f3n sea m\u00e1s eficiente:<\/p>\n
Considera las palabras \u00abRey\u00bb, \u00abReina\u00bb, \u00abHombre\u00bb y \u00abMujer\u00bb. Si trat\u00e1ramos de representar estas palabras en un sistema tradicional, podr\u00edamos tener un enfoque de \u00abone-hot encoding\u00bb, donde cada palabra es un vector enorme con un ‘1’ en una posici\u00f3n espec\u00edfica y ‘0’ en todas las dem\u00e1s. Este tipo de representaci\u00f3n es dispersa y no captura relaciones sem\u00e1nticas.<\/p>\n
Con embeddings de palabras, como Word2Vec o GloVe, estas palabras se convierten en vectores en un espacio de, digamos, 300 dimensiones. Lo m\u00e1gico es que las relaciones sem\u00e1nticas se conservan. Es decir, matem\u00e1ticamente, si tomamos el vector de \u00abRey\u00bb, le restamos \u00abHombre\u00bb y le sumamos \u00abMujer\u00bb, nos acercamos al vector de \u00abReina\u00bb. Esto es una simplificaci\u00f3n, pero ilustra c\u00f3mo los embeddings capturan relaciones sem\u00e1nticas:<\/p>\n
Rey – Hombre + Mujer \u2248 Reina<\/p>\n
Para comprenderlo mejor, si al t\u00e9rmino \u00abrey\u00bb le restamos la connotaci\u00f3n masculina y le sumamos la connotaci\u00f3n femenina, obtenemos \u00abreina\u00bb. En el caso del \u00abrey\u00bb como figura mon\u00e1rquica, al eliminar lo masculino, enfocamos en la jerarqu\u00eda y liderazgo independientemente del g\u00e9nero. Es por eso que al agregar la dimensi\u00f3n femenina, se hace referencia a la \u00abreina\u00bb.<\/p>\n
Las im\u00e1genes, que son datos de alta dimensi\u00f3n, pueden ser reducidas a representaciones vectoriales de menor dimensi\u00f3n usando modelos como autoencoders o redes neuronales preentrenadas. Estos embeddings resultantes pueden ser utilizados para tareas como la b\u00fasqueda de im\u00e1genes similares. Por ejemplo, si tienes un embedding de una foto de un gato, puedes encontrar r\u00e1pidamente otras im\u00e1genes de gatos al buscar las m\u00e1s cercanas en el espacio vectorial.<\/p>\n
Imagina que tienes datos sobre aplicaciones m\u00f3viles y quieres representar las categor\u00edas de esas aplicaciones (juegos, productividad, social, etc.) en un espacio m\u00e1s densamente poblado. Podr\u00edas utilizar embeddings para convertir estas categor\u00edas en vectores que capturen relaciones entre categor\u00edas. Por ejemplo, \u00abjuegos de acci\u00f3n\u00bb y \u00abjuegos de aventura\u00bb podr\u00edan estar m\u00e1s cerca en el espacio vectorial que \u00abjuegos de acci\u00f3n\u00bb y \u00abaplicaciones de finanzas\u00bb.<\/p>\n
Detalleremos ejemplos de c\u00f3mo el embedding analiza la informaci\u00f3n y la relaciona para dar una respuesta:<\/p>\n
Tomemos las palabras \u00abhombre\u00bb y \u00abmujer\u00bb. Si restamos la representaci\u00f3n de g\u00e9nero masculino a \u00abhombre\u00bb y le sumamos la representaci\u00f3n de g\u00e9nero femenino, podr\u00edamos obtener algo que se asemeja a \u00abmujer\u00bb. La idea aqu\u00ed es que las operaciones matem\u00e1ticas en el espacio de embeddings capturan relaciones sem\u00e1nticas, como g\u00e9nero. Sin embargo, es importante destacar que las relaciones en embeddings pueden ser m\u00e1s complejas y sutiles que simples sumas y restas.<\/p>\n
Los embeddings tambi\u00e9n pueden capturar relaciones anal\u00f3gicas. Por ejemplo, si tomamos la relaci\u00f3n \u00abrey\u00bb es a \u00abhombre\u00bb como \u00abreina\u00bb es a \u00bfqu\u00e9?, el espacio de embeddings puede resolver esto calculando la diferencia entre \u00abrey\u00bb y \u00abhombre\u00bb y sum\u00e1ndola a \u00abreina\u00bb. El resultado deber\u00eda ser algo similar a \u00abmujer\u00bb. Esto demuestra c\u00f3mo los embeddings pueden entender relaciones l\u00f3gicas y anal\u00f3gicas entre palabras.<\/p>\n
Los embeddings tambi\u00e9n pueden identificar sin\u00f3nimos y ant\u00f3nimos. Si consideramos las palabras \u00abfeliz\u00bb y \u00abtriste\u00bb, la distancia entre sus embeddings deber\u00eda ser mayor que la distancia entre los embeddings de \u00abfeliz\u00bb y \u00abcontento\u00bb, ya que \u00abtriste\u00bb es un ant\u00f3nimo de \u00abfeliz\u00bb mientras que \u00abcontento\u00bb es un sin\u00f3nimo cercano.<\/p>\n
Los embeddings tambi\u00e9n son \u00fatiles en tareas de clasificaci\u00f3n de texto. Por ejemplo, si tenemos un modelo de machine learning para clasificar sentimientos en rese\u00f1as de productos, los embeddings pueden capturar el contexto emocional de las palabras, ayudando al modelo a comprender si una rese\u00f1a es positiva o negativa.<\/p>\n
Los embeddings transforman datos, que originalmente pueden no tener una representaci\u00f3n num\u00e9rica o ser muy dispersos, en vectores en un espacio continuo. En este espacio, la proximidad y las direcciones tienen significado sem\u00e1ntico. Esta transformaci\u00f3n facilita el uso de estos datos en modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y permite capturar patrones y relaciones complejas en los datos originales.<\/p>\n
En resumen, los embeddings son representaciones num\u00e9ricas que capturan relaciones y significados en un espacio multidimensional. Pueden usarse para operaciones matem\u00e1ticas que revelan relaciones entre palabras, analog\u00edas, sin\u00f3nimos y ant\u00f3nimos, y tambi\u00e9n para mejorar la comprensi\u00f3n de contextos y sentimientos en el procesamiento de lenguaje natural.<\/p>\n
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