벡터 임베딩이란 무엇인가?
벡터 임베딩 정의
벡터 임베딩은 단어와 문장, 기타 데이터를 의미와 관계를 포착하는 숫자로 변환하는 방법입니다. 다양한 데이터 유형을 다차원 공간의 점으로 표현하며 유사한 데이터 요소가 서로 더 가깝게 클러스터링됩니다. 이러한 수치 표현은 기계가 이 데이터를 보다 효과적으로 이해하고 처리하는 데 도움이 됩니다.
단어 및 문장 임베딩은 벡터 임베딩의 가장 일반적인 하위 유형 중 두 가지이지만 다른 유형도 있습니다. 일부 벡터 임베딩은 전체 문서뿐만 아니라 시각적 콘텐츠와 일치하도록 설계된 이미지 벡터, 사용자 선호도를 결정하는 사용자 프로필 벡터, 유사한 제품을 식별하는 데 도움이 되는 제품 벡터 등을 나타낼 수 있습니다. 벡터 임베딩은 머신 러닝 알고리즘이 데이터에서 패턴을 찾고 정서 분석, 언어 번역, 추천 시스템 등과 같은 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.
벡터 임베딩의 유형
다양한 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 여러 가지 유형의 벡터 임베딩이 있습니다. 몇 가지 예를 들면 다음과 같습니다.
단어 임베딩은 개별 단어를 벡터로 나타냅니다. Word2Vec, GloVe 및 FastText와 같은 기술은 큰 텍스트 말뭉치에서 의미론적 관계와 문맥 정보를 캡처하여 단어 임베딩을 학습합니다.
문장 임베딩은 전체 문장을 벡터로 나타냅니다. Universal Sentence Encoder(USE) 및 SkipThought와 같은 모델은 문장의 전반적인 의미와 맥락을 포착하는 임베딩을 생성합니다.
문서 임베딩은 문서(신문 기사, 학술 논문, 서적 등 모든 것)를 벡터로 나타냅니다. 이는 전체 문서의 의미 정보와 컨텍스트를 캡처합니다. Doc2Vec 및 Paragraph Vectors와 같은 기술은 문서 임베딩을 학습하도록 설계되었습니다.
이미지 임베딩은 다양한 시각적 특징을 포착하여 이미지를 벡터로 표현합니다. 콘볼루션 신경망(CNN)과 같은 기술과 ResNet 및 VGG와 같은 사전 훈련된 모델은 이미지 분류, 객체 감지, 이미지 유사성과 같은 작업을 위한 이미지 임베딩을 생성합니다.
사용자 임베딩은 시스템이나 플랫폼의 사용자를 벡터로 나타냅니다. 이는 사용자 선호도, 행동 및 특성을 포착합니다. 사용자 임베딩은 추천 시스템부터 개인 맞춤화된 마케팅, 사용자 세분화에 이르기까지 모든 분야에서 사용될 수 있습니다.
제품 임베딩은 전자상거래 또는 추천 시스템의 제품을 벡터로 나타냅니다. 이는 제품의 속성, 기능 및 기타 사용 가능한 의미 정보를 캡처합니다. 그런 다음 알고리즘은 이러한 임베딩을 사용하여 벡터 표현을 기반으로 제품을 비교, 권장 및 분석할 수 있습니다.
임베딩과 벡터는 같은 것인가?
벡터 임베딩의 맥락에서 임베딩과 벡터는 동일합니다. 둘 다 데이터의 수치 표현을 의미하며, 여기서 각 데이터 요소는 고차원 공간의 벡터로 표시됩니다.
"벡터"라는 용어는 특정 차원을 가진 숫자 배열을 나타냅니다. 벡터 임베딩의 경우 이러한 벡터는 연속 공간에서 위에서 언급한 모든 데이터 요소를 나타냅니다. 반대로, "임베딩"은 특히 의미 있는 정보, 의미 관계 또는 문맥적 특성을 포착하는 방식으로 데이터를 벡터로 표현하는 기술을 의미합니다. 임베딩은 데이터의 기본 구조나 속성을 캡처하도록 설계되었으며 일반적으로 훈련 알고리즘이나 모델을 통해 학습됩니다.
임베딩과 벡터는 벡터 임베딩의 맥락에서 같은 의미로 사용될 수 있지만, "임베딩"은 의미 있고 구조화된 방식으로 데이터를 표현한다는 개념을 강조하는 반면, "벡터"는 수치 표현 자체를 나타냅니다.
벡터 임베딩은 어떻게 생성되는가?
벡터 임베딩은 위에 나열된 데이터 조각(다른 데이터 포함)을 숫자 벡터로 변환하도록 모델을 훈련하는 머신 러닝 프로세스를 통해 생성됩니다. 작동 방식에 대한 간략한 개요는 다음과 같습니다.
- 먼저 텍스트나 이미지 등 임베딩을 생성하려는 데이터 유형을 나타내는 대규모 데이터 세트를 수집합니다.
- 다음으로 데이터를 전처리합니다. 이를 위해서는 작업 중인 데이터 유형에 따라 노이즈 제거, 텍스트 정규화, 이미지 크기 조정 또는 기타 다양한 작업을 통해 데이터를 정리하고 준비해야 합니다.
- 데이터 목표에 잘 맞는 신경망 모델을 선택하고 전처리된 데이터를 모델에 입력합니다.
- 모델은 훈련 중에 내부 매개변수를 조정하여 데이터 내의 패턴과 관계를 학습합니다. 예를 들어, 자주 함께 나타나는 단어를 연관시키거나 이미지의 시각적 특징을 인식하는 방법을 학습합니다.
- 모델은 학습하면서 데이터의 의미나 특성을 나타내는 수치 벡터(또는 임베딩)를 생성합니다. 단어나 이미지와 같은 각 데이터 요소는 고유한 벡터로 표시됩니다.
- 이 시점에서는 특정 작업에 대한 성능을 측정하거나 인간을 사용하여 주어진 결과가 얼마나 비슷한지 평가함으로써 임베딩의 품질과 효율성을 평가할 수 있습니다.
- 임베딩이 제대로 작동한다고 판단되면 이를 데이터 세트 분석 및 처리 작업에 투입할 수 있습니다.
벡터 임베딩은 어떤 모습인가?
벡터의 길이나 차원은 사용하는 특정 임베딩 기술과 데이터를 표현하려는 방식에 따라 달라집니다. 예를 들어, 단어 임베딩을 생성하는 경우 크기가 수백에서 수천에 이르는 경우가 많습니다. 이는 인간이 시각적으로 다이어그램으로 표시하기에는 너무 복잡합니다. 문장 또는 문서 임베딩은 훨씬 더 복잡한 의미 정보를 포착하므로 더 높은 차원을 가질 수 있습니다.
벡터 임베딩 자체는 일반적으로 [0.2, 0.8, -0.4, 0.6, ...]과 같은 일련의 숫자로 표시됩니다. 시퀀스의 각 숫자는 특정 기능이나 차원에 해당하며 데이터 요소의 전체 표현에 기여합니다. 즉, 벡터 내의 실제 숫자는 그 자체로는 의미가 없습니다. 의미론적 정보를 포착하고 알고리즘이 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있도록 하는 것은 숫자 간의 상대적인 값과 관계입니다.
벡터 임베딩의 응용
벡터 임베딩은 다양한 분야에 걸쳐 폭넓게 적용됩니다. 다음은 발생할 수 있는 몇 가지 일반적인 문제입니다.
자연어 처리(NLP)는 정서 분석, 명명된 엔터티 인식, 텍스트 분류, 기계 번역, 질문 답변 및 문서 유사성과 같은 작업에 벡터 임베딩을 광범위하게 사용합니다. 임베딩을 사용하면 알고리즘이 텍스트 관련 데이터를 더 효과적으로 이해하고 처리할 수 있습니다.
검색 엔진은 벡터 임베딩을 사용하여 정보를 검색하고 의미론적 관계를 식별하는 데 도움을 줍니다. 벡터 임베딩은 검색 엔진이 사용자 쿼리를 받아 관련 주제 웹 페이지를 반환하고, 기사를 추천하고, 쿼리에서 철자가 틀린 단어를 수정하고, 사용자에게 도움이 될 수 있는 유사한 관련 쿼리를 제안하는 데 도움이 됩니다. 이러한 응용은 시맨틱 검색을 강화하는 데 자주 사용됩니다.
개인 맞춤화된 추천 시스템은 벡터 임베딩을 활용하여 사용자 선호도와 항목 특성을 포착합니다. 이는 사용자와 벡터 내의 항목 간의 긴밀한 일치를 기반으로 제품, 영화, 노래 또는 뉴스 기사와 같이 사용자가 좋아할 수도 있는 항목과 사용자 프로필을 일치시키는 데 도움이 됩니다. 익숙한 예는 Netflix의 추천 시스템입니다. 여러분의 취향에 맞는 영화를 어떻게 선택하는지 궁금하신가요? 이는 항목 간 유사성 측정을 사용하여 사용자가 일반적으로 시청하는 것과 유사한 콘텐츠를 제안하는 것입니다.
시각적 콘텐츠도 벡터 임베딩을 통해 분석할 수 있습니다. 이러한 종류의 벡터 임베딩에 대해 학습된 알고리즘은 이미지를 분류하고, 객체를 식별하고, 다른 이미지에서 이를 감지하고, 유사한 이미지를 검색하고, 모든 종류의 이미지(동영상 포함)를 고유한 카테고리로 정렬할 수 있습니다. Google Lens가 사용하는 이미지 인식 기술은 자주 사용되는 이미지 분석 도구입니다.
이상 징후 탐지 알고리즘은 벡터 임베딩을 사용하여 다양한 데이터 유형에서 비정상적인 패턴이나 이상값을 식별합니다. 알고리즘은 정상적인 동작을 나타내는 임베딩을 학습하므로 임베딩 간의 거리 또는 비유사성 측정값을 기반으로 감지할 수 있는 표준에서의 편차를 찾아내는 방법을 학습할 수 있습니다. 이는 사이버 보안 애플리케이션에 특히 유용합니다.
그래프 분석은 그래프 임베딩을 사용합니다. 여기서 그래프는 선(에지라고 함)으로 연결된 점(노드라고 함)의 모음입니다. 각 노드는 사람, 웹 페이지, 제품과 같은 엔터티를 나타내며 각 에지는 해당 엔터티 간의 관계 또는 연결을 나타냅니다. 이러한 벡터 임베딩은 소셜 네트워크에서 친구를 제안하는 것부터 사이버 보안 이상 징후를 탐지하는 것까지 모든 작업을 수행할 수 있습니다(위 설명 참조).
오디오 및 음악도 처리하고 삽입할 수 있습니다. 벡터 임베딩은 알고리즘이 오디오 데이터를 효과적으로 분석할 수 있도록 오디오 특성을 캡처합니다. 이는 음악 추천, 장르 분류, 오디오 유사성 검색, 음성 인식 및 화자 확인과 같은 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있습니다.
Elasticsearch로 벡터 임베딩 시작하기
Elasticsearch 플랫폼은 강력한 머신 러닝과 AI를 솔루션에 기본적으로 통합하여 사용자에게 도움이 되는 애플리케이션을 구축하고 작업을 더 빠르게 완료하도록 돕습니다. Elasticsearch는 데이터 수집, 보강, 저장, 분석 및 시각화를 위한 무료 개방형 도구 세트인 Elastic Stack의 핵심 구성 요소입니다.
Elasticsearch는 다음을 지원합니다.
- 사용자 경험 개선 및 전환율 증가
- 새로운 인사이트, 자동화, 분석 및 보고 지원
- 내부 문서 및 애플리케이션 전반에서 직원 생산성 향상