【深度学习：Embeddings 】机器学习中Embeddings的完整指南

人工智能嵌入提供了生成优质训练数据的潜力，提高了数据质量并最大限度地减少了手动标记要求。通过将输入数据转换为机器可读的格式，企业可以利用人工智能技术来转变工作流程、简化流程并优化性能。

机器学习是一种强大的工具，有潜力改变我们的生活和工作方式。然而，任何机器学习模型的成功在很大程度上取决于用于开发模型的训练数据的质量。高质量的训练数据通常被认为是获得准确可靠的机器学习结果的最关键因素。

在本博客中，我们将讨论高质量训练数据在机器学习中的重要性以及人工智能嵌入如何帮助改进它。我们将涵盖：

高质量训练数据的重要性

高质量训练数据在机器学习中的重要性在于它直接影响机器学习模型的准确性和可靠性。为了使模型能够准确地学习模式并做出预测，需要对大量多样化、准确且无偏见的数据进行训练。如果用于训练的数据质量低或包含不准确和偏差，则会产生不太准确且可能存在偏差的预测。

用于训练模型的数据集的质量适用于每种类型的 AI 模型，包括基础模型，例如 ChatGPT 和 Google 的 BERT。 《华盛顿邮报》仔细研究了用于训练一些世界上最流行、最强大的大型语言模型 (LLM) 的庞大数据集。文章特别回顾了 Google 的 C4 数据集的内容，发现质量和数量同样重要，尤其是在训练 LLM 时。

在图像识别任务中，如果用于训练模型的训练数据包含标签不准确或不完整的图像，则模型可能无法准确地识别或分类预测中的相似图像。

同时，如果训练数据对某些群体或人口统计有偏见，那么模型可能会学习并复制这些偏见，从而导致对某些群体的不公平或歧视性待遇。例如，谷歌在最近的一次事件中也陷入了偏见陷阱，其视觉人工智能模型产生了种族主义结果。

BDD 数据集中的图像有一个行人标记为“远程”和“书本”，这显然是错误注释的。

因此，使用高质量的训练数据对于确保准确且公正的机器学习模型至关重要。这包括选择适当且多样化的数据源，并确保数据在用于训练之前经过清理、预处理和准确标记。

什么是机器学习中的嵌入？

在人工智能中，嵌入是低维空间中一组数据点的数学表示，可捕获其潜在的关系和模式。嵌入通常用于以机器学习算法可以轻松处理的方式表示复杂的数据类型，例如图像、文本或音频。

嵌入与其他机器学习技术的不同之处在于，嵌入是通过在大型数据集上训练模型来学习的，而不是由人类专家明确定义。这使得模型能够学习数据中人类难以或不可能识别的复杂模式和关系。

一旦学习，嵌入可以用作其他机器学习模型的特征，例如分类器或回归器。这使得模型能够根据数据中的潜在模式和关系（而不仅仅是原始输入）做出预测或决策。

嵌入的类型

机器学习中可以使用多种类型的嵌入，包括

图像嵌入

图像嵌入用于表示低维空间中的图像。这些嵌入捕获图像的视觉特征，例如颜色和纹理，允许机器学习模型执行图像分类、目标检测和其他计算机视觉任务。

图像嵌入可视化的示例。此处，BDD 数据集在 Encord 平台上的 2D 嵌入图中可视化。

词嵌入

词嵌入用于将词表示为低维空间中的向量。这些嵌入捕获单词之间的含义和关系，使机器学习模型能够更好地理解和处理自然语言。

词嵌入可视化示例。

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图嵌入

图嵌入用于将图（互连节点的网络）表示为低维空间中的向量。这些嵌入捕获图中节点之间的关系，允许机器学习模型执行节点分类和链接预测任务。

左：代表社交网络的著名Karate图。右图：使用 DeepWalk 对图的节点进行连续空间嵌入。

通过捕获低维空间中数据的本质，嵌入可以有效地计算和发现复杂的模式和关系，而这些模式和关系在其他情况下可能不明显。这些好处使得人工智能嵌入的各种应用成为可能，如下所述。

嵌入的应用

人工智能嵌入在数据创建和机器学习方面有许多应用，包括

提高数据质量

人工智能嵌入可以通过减少噪音、消除异常值和捕获语义关系来帮助提高数据质量。这在数据需要更加结构化或包含缺失值的情况下特别有用。例如，在自然语言处理中，词嵌入可以将具有相似含义的单词更紧密地表示在一起，从而实现更好的语义理解并提高各种语言相关任务的准确性。

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