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Gli Embeddings - Il Potere dei vettori per la Ricerca Spaziale

7 giugno 2023

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Gli embeddings possono essere una potente alleato delle aziende per migliorare l'analisi dei dati e la loro comprensione


Ma cosa sono esattamente gli embeddings?


Immaginate un universo di parole, concetti o oggetti, in cui ogni elemento viene associato a un vettore numerico. Questo vettore rappresenta le caratteristiche e le relazioni di quell'elemento rispetto agli altri nell'universo. Gli embeddings consentono di mappare concetti astratti in un linguaggio comprensibile per le macchine.

La loro importanza nella ricerca nello spazio vettoriale è notevole. Iniziamo col dire che gli embeddings ci consentono di esplorare lo spazio multidimensionale in cui sono rappresentati i dati. Questo apre le porte a un'analisi più profonda e significativa delle relazioni tra gli oggetti, delle similarità e delle differenze.

Uno dei campi in cui gli embeddings stanno avendo un impatto notevole è l'astronomia. Grazie agli embeddings, gli astronomi possono rappresentare le caratteristiche di oggetti celesti come stelle, galassie o nebulose in un formato numerico che preserva le informazioni cruciali. Ciò consente di confrontare oggetti diversi e scoprire nuove correlazioni o connessioni tra di loro, offrendo una prospettiva completamente nuova sulla struttura dell'universo.

Gli embeddings sono anche fondamentali per l'analisi dei dati spaziali. Con la crescita esponenziale delle informazioni provenienti dalle missioni spaziali e dai telescopi, la sfida principale è estrarre informazioni significative da enormi quantità di dati. Gli embeddings ci permettono di rappresentare i dati spaziali in modo compatto e di identificare modelli nascosti o tendenze che altrimenti sarebbero difficili da individuare.

Inoltre, gli embeddings sono uno strumento essenziale per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Attraverso algoritmi complessi, i modelli di apprendimento automatico possono essere addestrati a individuare le relazioni semantiche tra i vettori di embedding e a eseguire task specifici, come il riconoscimento di immagini o la traduzione automatica. Questi modelli di IA possono aiutarci a fare previsioni, a comprendere meglio i dati spaziali e a guidare la progettazione di future missioni spaziali.


Di seguito un esempio dell'utilizzo degli Embeddings per la creazione di un sistema intelligente per la raccomandazione di libri in base al genere. Questo esempio utilizza uno spazio vettoriale basato sulla tecnica più popolare per la generazione chiamata T-distributed Stochastic Neighbor Embedding o TSNE.

In questa immagine vengono rappresentati i generi nello spazio vettoriale.

Simple Embeddings


In questa immagine viene rappresenta la similarità dei generi nello spazio vettoriale.

Colored Embeddings


In questa immagine viene mostrato il risultato con un visualizzatore.

Visualizer


Se vuoi approfondire come funziona un motore di ricerca semantico puoi leggere l'articolo qui "Semantic Search Engine"


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