Las incrustaciones son una técnica utilizada en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para representar datos, especialmente palabras, frases o elementos, como vectores numéricos. Estos vectores capturan las relaciones, el contexto y las similitudes entre las entradas de una manera que las máquinas pueden entender y procesar.
En lugar de utilizar datos sin procesar o codificación one-hot (que carece de significado relacional), las incrustaciones colocan elementos similares cerca unos de otros en un espacio multidimensional. Esta estructura permite a los modelos hacer mejores predicciones, realizar razonamientos y comprender patrones.
¿Por qué son importantes las incrustaciones?
Las incrustaciones ayudan a las máquinas a interpretar el significado y las relaciones en los datos. Por ejemplo, en las incrustaciones de palabras, las palabras rey y reina se ubicarán cerca una de la otra en el espacio de incrustación, lo que refleja su similitud semántica. Sin incrustaciones, los modelos tratan cada palabra o elemento como no relacionado, incluso cuando están conectados.
Se utilizan ampliamente en sistemas de recomendación, PNL, visión artificial y otros campos donde la comprensión de la relación entre las entradas es crucial.
Cómo funcionan las incrustaciones
Las incrustaciones transforman elementos de entrada discretos (como palabras o ID) en representaciones vectoriales densas. Estos vectores se aprenden durante el entrenamiento y se ajustan a medida que el modelo aprende más sobre los datos.
Por ejemplo:
- La palabra manzana puede representarse como:
[0.21, -0.45, 0.38, …, 0.02] - La palabra plátano podría ser:
[0.19, -0.40, 0.35, …, 0.01]
Si estos vectores están cerca en el espacio de incrustación, el modelo ha aprendido que están relacionados.
Conceptos esenciales de las incrustaciones
1. Representaciones densas
Las incrustaciones crean vectores densos, lo que significa que la mayoría de los valores son distintos de cero. Esto es diferente de los vectores one-hot dispersos que contienen solo un único 1, y el resto son ceros.
2. Dimensionalidad
El número de características (dimensiones) en una incrustación es un parámetro clave. Las incrustaciones de palabras suelen estar entre 50 y 300, pero pueden ser mayores dependiendo de la complejidad de los datos.
3. Aprendido durante el entrenamiento
Los valores de incrustación se inicializan aleatoriamente y se refinan con el tiempo a medida que el modelo aprende patrones en los datos. Esto los hace específicos de la tarea y adaptables.
4. Captura relaciones
Las incrustaciones bien entrenadas reflejan similitudes, analogías y relaciones. Por ejemplo: embedding(rey) – embedding(hombre) + embedding(mujer) ≈ embedding(reina)
Tipos de incrustaciones
1. Incrustaciones de palabras
Las incrustaciones de palabras asignan cada palabra en un vocabulario a un vector que captura su significado en contexto. Las incrustaciones de palabras comunes incluyen:
- Word2Vec
Aprende asociaciones de palabras de un gran corpus utilizando la arquitectura Skip-Gram o CBOW. Las palabras utilizadas en contextos similares obtienen vectores similares. - GloVe
Combina estadísticas globales de coocurrencia de palabras con contexto local para producir incrustaciones. Más enfocado en capturar relaciones generales. - FastText
Crea incrustaciones para partes de palabras (subpalabras), lo que ayuda a manejar palabras fuera del vocabulario.
2. Incrustaciones de oraciones
Estos representan oraciones o párrafos enteros como vectores individuales. Capturan el significado semántico más allá de las palabras individuales.
- Ejemplos: Universal Sentence Encoder, Sentence-BERT.
3. Incrustaciones de elementos
Utilizado en sistemas de recomendación. Los productos, usuarios o acciones se representan como vectores para que la similitud pueda medirse y utilizarse para la personalización.
4. Incrustaciones de gráficos
Para datos de gráficos (como redes sociales), las incrustaciones representan nodos o bordes en un espacio de menor dimensión preservando la estructura.
¿Cómo se aprenden las incrustaciones?
Las incrustaciones se aprenden optimizando una función de pérdida que anima a que los elementos similares se coloquen cerca uno del otro en el espacio de incrustación. El proceso normalmente implica:
- Capa de entrada: Asigna tokens (palabras, elementos) a sus vectores de incrustación.
- Proceso de entrenamiento: Actualiza las incrustaciones basándose en errores de predicción.
- Función de pérdida: Mide qué tan bien las relaciones de incrustación coinciden con los resultados deseados (por ejemplo, predecir la siguiente palabra o elemento).
En muchos modelos de aprendizaje profundo, las incrustaciones son la primera capa de la arquitectura.
Casos de uso populares
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Las incrustaciones permiten a los modelos comprender el contexto y la semántica. Se utilizan en tareas como:
- Clasificación de textos
- Análisis de sentimientos
- Traducción automática
- Chatbots y sistemas de preguntas y respuestas
Sistemas de recomendación
Basándose en el comportamiento anterior, las incrustaciones de usuario y producto ayudan a emparejar a los usuarios con los elementos que es probable que prefieran.
Motores de búsqueda
Las incrustaciones convierten las consultas y los documentos en vectores. La búsqueda se realiza comparando estos vectores, lo que permite la búsqueda semántica más allá de la coincidencia de palabras clave.
Reconocimiento de imágenes
En la visión artificial, las incrustaciones se utilizan para comparar imágenes, agrupar las similares o identificar duplicados.
Detección de fraude
Los patrones de transacción se pueden incrustar para ayudar a identificar valores atípicos o comportamientos inusuales.
Beneficios de las incrustaciones
Captura el significado y el contexto
Las incrustaciones comprenden las relaciones entre las entradas, a diferencia de los métodos de codificación básicos. Esto hace que los modelos sean más precisos y útiles.
Reducción de dimensionalidad
Las incrustaciones convierten los datos categóricos de alta cardinalidad (por ejemplo, 1 millón de productos) en vectores densos manejables, lo que hace que el cálculo sea más rápido y eficiente.
Aprendizaje por transferencia
Los valores de incrustación se inicializan aleatoriamente y se refinan con el tiempo a medida que el modelo aprende patrones en los datos. Esto los hace específicos de la tarea y adaptables.
Rendimiento mejorado
4. Captura relaciones
Retos y limitaciones
Sesgo en las incrustaciones
Tipos de incrustaciones
Interpretabilidad
Las incrustaciones son vectores abstractos. Lo que representa cada dimensión no siempre está claro, lo que dificulta la interpretación de los resultados.
Word2Vec
Models like Word2Vec struggle with new words that are not seen during training. Techniques like FastText or subword tokenization help mitigate this.
Dependencia de los datos de entrenamiento
La calidad de las incrustaciones depende en gran medida de la cantidad y diversidad de los datos de entrenamiento. Los datos deficientes conducen a incrustaciones deficientes.
Herramientas y bibliotecas
| Tool/library | description |
| TensorFlow & Keras | Soporte integrado para capas de incrustación en redes neuronales. |
| PyTorch | Offers flexible embedding layers for custom models. |
| Gensim | Biblioteca para entrenar y usar Word2Vec, FastText y otras incrustaciones. |
| Hugging Face Transformers | Proporciona incrustaciones pre-entrenadas de modelos como BERT, GPT y RoBERTa. |
| Scikit-learn | Soporte básico para métodos de vectorización como TF-IDF y reducción de dimensionalidad. |
Evaluación de incrustaciones
4. Incrustaciones de gráficos
Evaluación intrínseca
¿Cómo se aprenden las incrustaciones?
Evaluación extrínseca
Utiliza incrustaciones para introducir tareas posteriores (por ejemplo, clasificación o predicción). Si el rendimiento mejora, las incrustaciones se consideran buenas.
Avances en las incrustaciones
Las técnicas recientes mejoran la calidad de la incrustación al incluir más contexto:
Incrustaciones contextuales: Modelos como BERT y GPT generan incrustaciones que cambian según el contexto de la oración, a diferencia de las incrustaciones estáticas como Word2Vec.
Capa de entrada: Asigna tokens (palabras, elementos) a sus vectores de incrustación.
Ajuste fino Incrustaciones pre-entrenadas: Ajustar las incrustaciones en datos específicos de la tarea mejora el rendimiento para casos de uso especializados.
Conclusión
Las incrustaciones son una técnica clave en el aprendizaje automático que transforma palabras, elementos o puntos de datos en representaciones numéricas significativas. Estos vectores densos permiten a los modelos comprender las relaciones, el contexto y la similitud. Ya sea que se utilicen en PNL, recomendaciones o análisis de imágenes, las incrustaciones ayudan a las máquinas a hacer que los datos complejos sean utilizables e interpretables.
Casos de uso populares
