Gömülü Vektör

Gömülü bir vektör, verinin her bir parçasının çok boyutlu bir uzayda bir noktaya eşlendiği yoğun bir sayısal temsildir. Bu eşleme, farklı veri noktaları arasındaki anlamsal bilgiyi ve bağlamsal ilişkileri yakalamak için tasarlanmıştır. Benzer veri noktaları bu uzayda birbirine daha yakın konumlandırılır ve bu da sınıflandırma, kümeleme ve öneri gibi görevleri kolaylaştırır.

Gömülü Vektörlerin Tanımı

Gömülü vektörler, temsil ettikleri verinin içsel özelliklerini ve ilişkilerini kapsayan sayı dizileridir. Karmaşık veri tiplerini bu vektörlere çevirerek, Yapay Zeka sistemleri çeşitli işlemleri daha verimli bir şekilde gerçekleştirebilir.

Önemi ve Uygulamaları

Gömülü vektörler, birçok Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi uygulamasının temelini oluşturur. Yüksek boyutlu verinin temsilini basitleştirerek analiz ve yorumu kolaylaştırır.

1. Doğal Dil İşleme (NLP)

• Kelime Gömüleri: Word2Vec ve GloVe gibi teknikler, bireysel kelimeleri vektörlere çevirerek anlamsal ilişkileri ve bağlamsal bilgileri yakalar.
• Cümle Gömüleri: Universal Sentence Encoder (USE) gibi modeller, tüm cümlelerin anlamını ve bağlamını kapsayan vektörler üretir.
• Doküman Gömüleri: Doc2Vec gibi teknikler, tüm dokümanları vektörlerle temsil ederek anlamsal içeriği ve bağlamı yakalar.

2. Görüntü İşleme

• Görüntü Gömüleri: Konvolüsyonel sinir ağları (CNN’ler) ve ResNet gibi önceden eğitilmiş modeller, görüntüler için çeşitli görsel özellikleri yakalayan vektörler üretir ve bu vektörler sınıflandırma ve nesne tespiti gibi görevlerde kullanılır.

3. Öneri Sistemleri

• Kullanıcı Gömüleri: Bu vektörler, kullanıcı tercihlerini ve davranışlarını temsil ederek kişiselleştirilmiş önerilere yardımcı olur.
• Ürün Gömüleri: Bir ürünün özelliklerini ve niteliklerini yakalayan vektörlerdir ve ürün karşılaştırması ile öneri süreçlerini kolaylaştırır.

Gömülü Vektörler Nasıl Oluşturulur?

Gömülü vektörler oluşturmak birkaç adımdan oluşur:

1. Veri Toplama: Oluşturmak istediğiniz gömü türüne uygun büyük bir veri kümesi toplayın (ör. metin, görüntü).
2. Önişleme: Verileri temizleyip hazırlayın; parazitleri giderin, metni normalleştirin, görüntüleri yeniden boyutlandırın vb.
3. Model Seçimi: Verinize uygun bir sinir ağı modeli seçin.
4. Eğitim: Modeli veri kümesi üzerinde eğitin, böylece desenleri ve ilişkileri öğrenir.
5. Vektör Üretimi: Model öğrendikçe, veriyi temsil eden sayısal vektörler üretir.
6. Değerlendirme: Gömülerin kalitesini, belirli görevlerdeki performanslarını ölçerek veya insan değerlendirmesiyle test edin.

Gömülü Vektör Türleri

• Kelime Gömüleri: Bireysel kelimelerin anlamını yakalar.
• Cümle Gömüleri: Tüm cümleleri temsil eder.
• Doküman Gömüleri: Makale veya kitap gibi daha büyük metinleri temsil eder.
• Görüntü Gömüleri: Görüntülerin görsel özelliklerini yakalar.
• Kullanıcı Gömüleri: Kullanıcı tercihlerini ve davranışlarını temsil eder.
• Ürün Gömüleri: Ürünlerin nitelik ve özelliklerini yakalar.

Gömülü Vektörler Üretin

Huggingface’in Transformers kütüphanesi, BERT, RoBERTa ve GPT-3 gibi son teknoloji transformer modelleri sunar. Bu modeller, devasa veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş olup, belirli görevler için ince ayar yapılabilen yüksek kaliteli gömüler sağlar ve sağlam NLP uygulamaları oluşturmak için idealdir.

Huggingface Transformers Kurulumu

Öncelikle, Python ortamınızda transformers kütüphanesinin kurulu olduğundan emin olun. pip ile kurabilirsiniz:

pip install transformers

Önceden Eğitilmiş Model Yükleme

Sonra, Huggingface model merkezinden önceden eğitilmiş bir model yükleyin. Bu örnekte BERT kullanacağız.

from transformers import BertModel, BertTokenizer

model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

Metni Tokenleştirme

Giriş metninizi modele hazırlamak için tokenleştirin.

inputs = tokenizer("Hello, Huggingface!", return_tensors='pt')

Gömülü Vektörler Üretme

Tokenleştirilmiş metni modelden geçirerek gömüleri elde edin.

outputs = model(**inputs)
embedding_vectors = outputs.last_hidden_state

4. Örnek: BERT ile Gömülü Vektörler Üretmek

Yukarıda bahsedilen adımları gösteren tam bir örnek:

from transformers import BertModel, BertTokenizer

# Önceden eğitilmiş BERT modelini ve tokenleştiriciyi yükle
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

# Giriş metnini tokenleştir
text = "Hello, Huggingface!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# Gömülü vektörleri üret
outputs = model(**inputs)
embedding_vectors = outputs.last_hidden_state

print(embedding_vectors)

İpuçları ve En İyi Uygulamalar

• GPU Kullanımı: Büyük veri kümeleri için gömü üretimini hızlandırmak adına GPU hızlandırmasından yararlanın.
• Toplu İşleme: Verimliliği artırmak için birden fazla cümleyi toplu olarak işleyin.
• Modeli İnce Ayarlama: Daha iyi performans için önceden eğitilmiş modelleri kendi veri kümeniz üzerinde ince ayar yapın.

Yaygın Hatalar ve Sorun Giderme

• Bellek Sorunları: Bellek hatalarıyla karşılaşırsanız, toplu iş boyutunu azaltın veya daha az bellek kullanan bir model tercih edin.
• Tokenleştirme Hataları: Şekil uyuşmazlıklarını önlemek için metninizin doğru şekilde tokenleştirildiğinden emin olun.
• Model Uyumluluğu: Tokenleştirici ve modelin birbiriyle uyumlu olduğundan emin olun.

Gömülü Vektörlerin Görselleştirilmesi

Boyut İndirgeme Teknikleri

SNE (Stokastik Komşuluk Gömüsü)

SNE, boyut indirgeme için geliştirilen erken bir yöntemdir ve Geoffrey Hinton ile Sam Roweis tarafından geliştirilmiştir. Yüksek boyutlu uzayda çiftler arası benzerlikleri hesaplar ve bu benzerlikleri daha düşük boyutlu bir uzayda korumaya çalışır.

t-SNE (t-dağıtılmış Stokastik Komşuluk Gömüsü)

SNE’ye göre geliştirilmiş olan t-SNE, yüksek boyutlu verilerin görselleştirilmesinde yaygın olarak kullanılır. Orijinal uzaydaki çiftler arası benzerlikleri ve indirgenmiş uzaydaki benzerlikleri temsil eden iki dağılım arasındaki sapmayı, ağır kuyruklu Student-t dağılımını kullanarak minimize eder.

UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)

UMAP, t-SNE’ye göre daha hızlı hesaplama ve daha iyi küresel yapı koruması sunan daha yeni bir tekniktir. Yüksek boyutlu bir grafik oluşturarak, bu grafiğin düşük boyutlu bir karşılığını yapısal olarak olabildiğince benzer şekilde optimize eder.

Araçlar ve Kütüphaneler

Gömülü vektörlerin görselleştirilmesini kolaylaştıran çeşitli araçlar ve kütüphaneler vardır:

• Matplotlib ve Seaborn: Python’da veri çizimi ve görselleştirme için yaygın olarak kullanılır.
• Python’da t-SNE: Scikit-learn ve TensorFlow gibi kütüphanelerde kullanılabilir.
• UMAP: Python’da bağımsız bir kütüphane olarak uygulanmıştır.