相似性學習解釋
從本質上講，相似性學習是確定兩個數據點的相似程度或不同程度。想像一下您有兩張照片，您想知道它們是否是同一個人。相似性學習演算法不會查看每個像素，而是會識別關鍵特徵（例如眼睛的形狀或嘴巴的曲線）並進行比較。
為什麼要使用它？在浩瀚的數據海洋中，尋找模式或關係就像大海撈針一樣。相似性學習就像一塊磁鐵，根據與給定樣本的相似性拉出相關的針。
從技術上講，這些演算法通常在特徵空間中運行，特徵空間是資料點表示為向量的數學空間。這些向量之間的「距離」表示資料點的相似程度。距離越小，它們越相似。
傳統的監督學習著重於根據輸入資料預 阿富汗電話號碼列表 測標籤，而無監督學習旨在發現資料中的隱藏結構，而相似性學習則介於兩者之間。它並不總是需要標籤，但確實需要一個參考或一對來確定相似性或不相似性。本質上，它是關於關係建模而不是純粹的預測或聚類。
相似性學習用例
相似性學習的實際應用涵蓋了廣泛的行業，展示了其在識別不同資料集中的模式和關係方面的多功能性。以下是其一些突出的應用：
推薦系統
Netflix 或 Spotify 等平台利用相似性學習的力量來客製化使用者體驗。透過將使用者的觀看或聆聽習慣與其他人進行比較，這些平台可以建議符合個人喜好的內容。這種個人化可以提高用戶參與度和滿意度，因為用戶更有可能留在持續提供他們喜歡的內容的平台上。
人臉辨識
Facebook 等社群媒體平台以及安全系統利用相似性學習進行臉部辨識。透過將影像中的臉部特徵與已知臉部資料庫進行比較，這些系統可以非常準確地找出個人。除了社群媒體標記領域之外，該技術還在安全、執法和各種身分驗證過程中佔有一席之地。
電商產品匹配
亞馬遜和 eBay 等電子商務巨頭利用相似性學習將相似的產品分組或提出替代方案。當使用者查看特定商品時，系統可能會建議具有相似屬性或相關類別的產品，從而促進產品發現並有可能促進銷售。
異常檢測
在檢測異常或異常值時，金融和網路安全等行業從相似性學習中受益匪淺。透過建立「正常」數據的基線，可以標記任何偏差或異常數據點。這種早期檢測機制對於防止詐欺、避免安全漏洞或識別系統故障至關重要。
醫學影像
醫療保健產業利用醫學影像領域的相似性學習。透過比較 X 光或 MRI 等醫學影像，專業人員可以檢測異常情況或監測病情的進展。這不僅提高了診斷準確性，還可以早期發現疾病，並顯著改善患者的治療效果。
相似性學習方法
相似性學習取決於用於測量數據點相似或不同程度的方法。這些方法本質上通常是數學方法，為各種應用提供了基礎。讓我們深入研究一些最常見的方法：
餘弦相似度
餘弦相似度測量兩個非零向量之間角度的餘弦。若向量相同，則餘弦為 1，表示相似度最大。如果它們是正交的（意味著它們沒有共性），則餘弦為 0。例如，在文件聚類中或比較兩組單字以確定它們的相似性時。餘弦相似度的一個限制是它只考慮向量的方向，而不考慮它們的大小。這意味著在數量級很重要的情況下，它可能無法捕捉到相似性的全部本質。
歐氏距離
這測量空間中兩點之間的“直線”距離。點越接近，它們就越相似。它廣泛應用於影像辨識以及資料可以在 2D 或 3D 空間中自然表示的情況。雖然它直觀且易於理解，但歐幾里德距離的限制在於，在高維空間中，「距離」的概念可能會變得不太直觀。此外，所有功能都被賦予同等的重要性，這可能並不總是理想的。
連體網絡
連體網路是一種神經網路方法，其中定義了兩個相同的子網路。這些子網路接受兩個輸入並將它們轉換為兩個特徵向量。最後一層計算這些向量之間的相似度。此方法非常適合難以找到不同對的標記訓練範例的任務，例如簽名驗證或臉部驗證。一個限制是它們需要大量的數據和計算能力，而且對於傳統方法就足夠的簡單任務來說，它們可能太過分了。
三重態損失
用於深度學習中，三元組損失涉及三個數據點：錨點、正例（與錨點類似）和負例（與錨點不同）。目標是確保錨點在某種程度上比負例更接近正例。當需要區分外觀非常相似的數據點（例如區分不同人的兩張非常相似的圖像）時，此方法非常有效。然而，它需要仔細選擇三元組，特別是反例，以確保有效的訓練。此外，與暹羅網路一樣，它需要大量的數據和運算資源。
了解這些方法的細微差別至關重要。正確的方法可以顯著提高相似性學習任務的準確性和效率，而錯誤的方法可能會導致結果不佳。
相似性學習挑戰
雖然相似性學習帶來了許多好處，並徹底改變了許多領域，但它也面臨著挑戰。
可擴展性。隨著數據量呈指數級增長，將每個數據點與其他數據點進行比較在計算上變得昂貴且耗時。這項挑戰在即時應用程式中尤其明顯，因為快速決策至關重要。
特徵選擇。相似性學習演算法的成功通常取決於選擇進行比較的特徵。並非所有功能都同等重要，識別最相關的功能至關重要。不正確或冗餘的特徵可能會導致誤導性的相似性測量。
數據中的雜訊。數據很少是完美的。它通常包含噪音或不相關的信息，這可能會扭曲相似性度量。清理和預處理資料以消除此類雜訊是一項重大挑戰，尤其是在大型資料集中。
過度擬合。這是許多機器學習任務中的常見挑戰。如果相似性學習模型太複雜，它可能透過記憶訓練資料在訓練資料上表現得非常好，但無法推廣到新的、未見過的資料。在模型複雜性和泛化能力之間取得平衡對於防止過度擬合至關重要。
維度。高維資料會使相似性度量變得不那麼直觀，並且對計算的要求更高。通常需要降維等技術，但它們有失去重要資訊的風險。
人工智慧應用中的相似性學習
隨著 ChatGPT 等大型語言模型 (LLM) 的興起，向量儲存和相似性學習變得越來越流行。開發人員可以將文字轉換為密集的數值向量表示，稱為嵌入。這些嵌入捕獲語義並可以有效地儲存在向量資料庫中。向量儲存允許對嵌入進行快速相似性搜索，從而支援個人化聊天機器人等應用程式。
我使用 LlamaIndex 和LangChain建立了多個知識驅動的人工智慧聊天機器人。我們現在可以為語言模型提供額外的上下文，以產生高度個人化和準確的結果，而不是在私有資料集上訓練模型。它節省時間、資源和金錢。
您可以學習使用 LlamaIndex 將個人資料新增至 LLM，並透過閱讀《使用 Pinecone 掌握向量資料庫教學：綜合指南》來了解更多有關向量儲存的資訊。
在文件系統的問答中，使用者提示被編碼為向量，並使用餘弦相似度、歐幾里德距離和其他演算法與資料庫中的文件向量進行比較，以找到最相關的文字。該文本將提供給法學碩士以提供額外的背景資訊並產生準確的答案。
除了文字相似性搜尋之外，相似性學習技術也出現在推薦引擎中，透過尋找圖像中的相似性來提供相似的產品推薦。這些引擎將圖像轉換為嵌入，將它們表示為數值向量。然後應用演算法來計算這些嵌入之間的距離，以確定兩個影像的相似程度。
當使用者點擊或查看特定產品時，引擎會選擇具有相似圖像嵌入的其他產品進行推薦。它允許推薦視覺上相同的產品，即使它們在價格或品牌等屬性上有所不同。
總的來說，相似性學習在現代人工智慧應用中無所不在，如果你想了解更多關於相似性演算法
