മെഷീൻ ലേണിംഗ് തന്നെ വളരെ വിശാലമായ വിഷയമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ അറിയപ്പെടുന്ന ശാഖകളിലൊന്നാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്.

കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ രീതിയിൽ ഡാറ്റയും വിവരങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ഓർഗനൈസേഷനുകളിൽ വെക്റ്റർ സെർച്ച് അൽഗോരിതങ്ങൾ വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്.

വെക്റ്റർ സെർച്ച് അൽഗോരിതം നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനും ഒന്നിലധികം ഫലപ്രദമായ സമീപനങ്ങൾ ഡീപ് ലേണിംഗ് ഡവലപ്പർമാർക്ക് നൽകുന്നു.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഡീപ് ലേണിംഗ് എന്താണ്, ഒരു വെക്റ്റർ തിരയൽ എന്താണ്, കൂടാതെ വെക്റ്റർ തിരയലിനായുള്ള ചില ഡീപ് ലേണിംഗ് സമീപനങ്ങളും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യാൻ പോകുന്നു.

എന്താണ് Deep Learning ?

അതിനാൽ, വെക്റ്റർ തിരയൽ അൽഗോരിതങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള സംഭാഷണത്തിലേക്ക് കടക്കുന്നതിനുമുമ്പ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് എന്താണെന്ന് ഞങ്ങൾ ആദ്യം ചർച്ച ചെയ്യും.

ഈ ലേഖനത്തിന്റെ ആമുഖത്തിൽ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, ഡീപ് ലേണിംഗ് മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ശാഖയാണ്.

പഠിക്കാനും ബുദ്ധിപരമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് ഡീപ് ലേണിംഗ്.

ഡീപ് ലേണിംഗ്ലെ ന്യൂറൽ ശൃംഖലകൾ മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഘടനയിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ടതാണ്.

ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ശ്രേണിപരമായ സവിശേഷതകൾ യാന്ത്രികമായി വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒന്നിലധികം പാളികൾ (ആഴത്തിലുള്ള പാളികൾ) ഈ പാളികളിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

ഇമേജ്, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ്, പാറ്റേൺ റെക്കഗ്നിഷൻ തുടങ്ങിയ ജോലികളിൽ ഡീപ് ലേണിംഗ് ശ്രദ്ധേയമായ വിജയം കൈവരിച്ചു.

വെക്റ്റർ സെർച്ച് പോലുള്ള അൽഗോരിതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാൻ ഇത് നൽകുന്ന സ്മാർട്ട് സമീപനങ്ങൾ മൂലമാണ് ഇതെല്ലാം സാധ്യമായത്.

എന്താണ് Vector Search?

ഒരു സൂചികയിലെ വസ്തുക്കൾ തമ്മിലുള്ള സെമാന്റിക് ബന്ധങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സമാന സ്വഭാവസവിശേഷതകളുള്ള ബന്ധപ്പെട്ട വസ്തുക്കൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗമാണ് വെക്റ്റർ തിരയൽ.

ഞങ്ങൾ സംസാരിക്കുന്ന ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ പോലെ തന്നെ ഇത് സങ്കീർണ്ണമാണെന്ന് തോന്നുന്നു. ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, നമുക്ക് താൽപ്പര്യമുള്ളതുപോലുള്ള സങ്കീർണ്ണവും വലുതുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കിടയിൽ തിരയുന്നതിന് കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു തിരയൽ അൽഗോരിതമാണ് വെക്റ്റർ തിരയൽ.

ഈ വെക്റ്റർ തിരയൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഈ വലിയ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കിടയിൽ കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു, കാരണം അവ സ്ക്രീനിന് പിന്നിലെ കണക്കുകൂട്ടലുകളും യുക്തിസഹമായ പ്രവർത്തനങ്ങളും വളരെ വേഗത്തിലും കാര്യക്ഷമവുമാക്കുന്നു.

വെക്റ്ററുകൾക്കായുള്ള ഡീപ് ലേണിംഗ്ന്റെ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ

ഇപ്പോൾ, വെക്റ്റർ തിരയൽ അൽഗോരിതങ്ങളിൽ ഡീപ് ലേണിംഗ് എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നു? ഡീപ് ലേണിംഗ്ന് ധാരാളം സവിശേഷതകളും അടിസ്ഥാനങ്ങളും ഉണ്ട്, ഇത് തിരയൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ കൊണ്ടുവരാൻ വർഷങ്ങളായി ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരെ സഹായിച്ചു.

ഡീപ് ലേണിംഗ്ന്റെ ഈ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ എല്ലാം ദിവസാവസാനം ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.

ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറും ഞങ്ങൾ പിന്നീട് പരിശോധിക്കും. അതിനുമുമ്പ്, ഞങ്ങൾ സംസാരിക്കുന്ന ഈ അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണെന്ന് നമുക്ക് നോക്കാം.

വെക്റ്റർ പ്രാതിനിധ്യം

ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ വിവിധ രൂപങ്ങളിൽ വെക്റ്ററുകളെ പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ കഴിയുന്നത് ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് മോഡൽ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വിവിധ മാർഗങ്ങൾ ഞങ്ങൾക്ക് നൽകുന്നു, അതിനാൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ വെക്റ്റർ തിരയലിനായി നടപ്പാക്കൽ സമീപനങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുന്നതിന് തുല്യമായ മാർഗങ്ങൾ നൽകുന്നു.

വെക്റ്ററുകളെ കാര്യക്ഷമമായ രീതിയിൽ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിന്, ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൽ ഞങ്ങൾക്ക് വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗ് എന്ന ആശയമുണ്ട്.

വെക്റ്റർ തിരയലിൽ, വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗ് ഒരാൾക്ക് എങ്ങനെ ചെയ്യാൻ കഴിയും എന്നതാണ്. ഡാറ്റയുടെയും അനുബന്ധ സന്ദർഭത്തിന്റെയും സംഖ്യാ പ്രാതിനിധ്യമായി വർത്തിക്കുന്ന വെക്റ്റർ എംബെഡിംഗ്സ് ഉയർന്ന അളവിലുള്ള (സാന്ദ്രതയുള്ള) വെക്റ്ററുകളിൽ സംഭരിക്കപ്പെടുന്നു.

ഇത് ഒരു വെക്റ്റർ ഡാറ്റാബേസിന്റെ അടിസ്ഥാനമാണ്, ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ തിരയൽ പ്രക്രിയയിൽ വെക്റ്ററുകളുടെ കാര്യക്ഷമമായ വീണ്ടെടുക്കലിനും താരതമ്യത്തിനും ഇത് അനുവദിക്കുന്നു.

ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്ക് ബേസിക്സ്

പരസ്പരബന്ധിതമായ നോഡുകളുടെ വിവിധ പാളികൾ വിന്യസിച്ചാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം പ്രവർത്തിക്കുന്ന രീതി. ഈ നോഡുകൾ നമ്മുടെ തലച്ചോറിലെ ന്യൂറോണുകൾക്ക് സമാനമാണ്. ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ മുഴുവൻ ആശയവും മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന്റെ ഘടനയിൽ നിന്ന് പൂർണ്ണമായും പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ടതാണ്.

ന്യൂറോണുകളുടെ സഹായത്തോടെ നമ്മുടെ തലച്ചോറിലെ വിവരങ്ങൾ കൈമാറുന്ന രീതിക്ക് സമാനമായി, ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കിലെ ഈ നോഡുകൾ, ഈ ഡാറ്റാ നോഡുകൾ വഴിയിലുടനീളം ഡാറ്റയും വിവരങ്ങളും കൈമാറുന്നവയാണ്.

സജീവമാക്കൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ

ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കിലെ നോഡുകൾ നോൺ-ലീനിയറിറ്റി അവതരിപ്പിക്കാൻ ആക്ടിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സാധാരണ ആക്റ്റിവേഷൻ ഫംഗ്ഷനുകളിൽ സിഗ്മോയിഡ്, ടാൻ, റെക്റ്റിഫൈഡ് ലീനിയർ യൂണിറ്റുകൾ (റെലു) എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില സജീവമാക്കൽ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഇവയാണ്:

• സിഗ്മോയിഡ് activation
• ഹൈപ്പർബോളിക് ടാൻജന്റ് ഫംഗ്ഷനുകൾ
• Rectified Linear Unit (ReLU)
• ലീക്കി റെക്റ്റിഫൈഡ് ലീനിയർ യൂണിറ്റ് (ലീക്കി റെലു)
• പാരാമെട്രിക് റെക്റ്റിഫൈഡ് ലീനിയർ യൂണിറ്റ് (PReLU)
• Exponential Linear Unit (ELU)
• Softmax Function

Dimensionality Reduction

ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ ഒരു പ്രധാന വശം ഡാറ്റ മാനപരമായി കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ്. അതാണ് നിങ്ങൾ ചിന്തിക്കുന്നതെങ്കിൽ, ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഇത് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നില്ല.

ഡാറ്റയിലെ പ്രാധാന്യം കുറഞ്ഞ ഘടകങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കിക്കൊണ്ട് അനാവശ്യ ഡാറ്റ നീക്കം ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഡൈമെൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ.

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിങ്ങൾ ഡൈമെൻഷ്യാലിറ്റി കുറയ്ക്കൽ നടത്തുമ്പോൾ, അനാവശ്യമായ എല്ലാ വിവരങ്ങളും ഒഴിവാക്കിക്കൊണ്ട് ആവശ്യമായ വിവരങ്ങൾ മാത്രം നിലനിർത്തുക എന്നതാണ് നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം.

അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ

ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ വെക്റ്റർ തിരയൽ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന രീതികളും സമീപനങ്ങളും ഞങ്ങളുടെ സിസ്റ്റങ്ങളിലെ സമയവും സ്ഥല പരിമിതികളും വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതിരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒപ്റ്റിമൈസ്ഡ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ പ്രയോജനം നൽകുന്നു.

വെക്റ്റർ തിരയലിന്റെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ

വെക്റ്റർ സെർച്ച് പോലെ നൂതനമായ ഒരു തിരയൽ അൽഗോരിതത്തിന് ബിസിനസുകൾക്കും ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കുമായി നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉണ്ട്.