Nedir Gömme Vektörleri
ML için verilerin vektör temsilleri
Gömme Vektörleri — nesneleri (kelimeler, görüntüler, kullanıcılar) çok boyutlu uzayda benzer nesnelerin yakın olacağı şekilde temsil eden sayısal vektörler.
Gömme Türleri
- Metin — Word2Vec, GloVe, FastText, BERT gömmeler
- Cümle — Sentence-BERT, Universal Sentence Encoder
- Görüntü — ResNet özellikleri, CLIP gömmeler
- Kullanıcı/ürün — öneri sistemleri için
- Graf — ağ verileri için Node2Vec, GraphSAGE
Temel Özellikler
- Anlamsal benzerlik — benzer nesneler uzayda yakın
- Vektör aritmetiği — kral - erkek + kadın = kraliçe
- Boyut — tipik olarak 128-1536 boyut
- Kosinüs benzerliği — vektör karşılaştırma metriği
İş Uygulamaları
- Anlamsal arama — anahtar kelimeye değil anlama göre arama
- Öneriler — "benzer ürünler", "beğenebilirsiniz"
- Chatbotlar — bilgi tabanı cevapları için RAG sistemleri
- Kümeleme — otomatik içerik gruplama
- Kopya tespiti — benzer belge ve görüntüleri bulma