Vectorización es un proceso que consiste en transformar datos de diversas formas.
Texto, imágenes, audio, entre otros.
En representaciones numéricas o vectores.
Son estructuras matemáticas manejables por algoritmos de IA.
Estos vectores permiten que las máquinas interpreten.
Procesen y extraigan patrones de los datos de entrada.
Importancia de la Vectorización
Facilita el Procesamiento Matemático
Los algoritmos de IA operan sobre datos numéricos.
La vectorización convierte datos no estructurados.
En un formato adecuado para cálculos matemáticos.
Aumenta la Eficiencia
La representación vectorial permite cálculos en paralelo.
En hardware como GPUs y TPUs.
Mejorando significativamente la velocidad.
De entrenamiento y predicción.
Permite Comparación y Clasificación
Los vectores permiten medir similitudes entre datos.
Una tarea clave en tareas como clasificación.
Búsqueda de información o sistemas de recomendación.
Aplicaciones Comunes de la Vectorización
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Bag of Words (BoW)
Representa texto como vectores.
Basados en la frecuencia de palabras.
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
Pondera la importancia de palabras en un documento.
Respecto a un corpus completo.
Word Embeddings
Técnicas como Word2Vec, GloVe o FastText.
Convierten palabras en vectores de alta dimensionalidad.
Capturan relaciones semánticas.
Imágenes
Los píxeles de una imagen se vectorizan transformando cada píxel.
Grupo de píxeles en valores numéricos.
En escalas de gris o valores RGB.
Ejemplo:
En redes neuronales convolucionales (CNN)
Las imágenes se procesan como tensores.
Una generalización de vectores y matrices.
Datos Tabulares
Las columnas categóricas como colores, tipos de productos, etc.
Se vectorizan mediante técnicas.
Como one-hot encoding o embedding layers.
Las columnas numéricas ya están listas.
Para ser usadas como vectores.
Pueden requerir normalización.
Audio
Los datos de audio se convierten en vectores.
Mediante transformaciones como la Transformada de Fourier.
Los coeficientes cepstrales.
De frecuencia Mel (MFCC).
Gráficos y Redes
Los nodos y bordes de un grafo se vectorizan.
Utilizando técnicas como Node2Vec o Graph Neural Networks (GNNs)
Para capturar relaciones estructurales.
Ventajas de la Vectorización
Escalabilidad
Permite procesar grandes cantidades de datos de forma eficiente.
Compatibilidad
Los algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales.
Están diseñados para operar sobre vectores.
Flexibilidad
Facilita la integración de datos heterogéneos.
En un modelo único.
Técnicas de Vectorización
One-Hot Encoding
Representa categorías como vectores dispersos.
Solo una posición es 1 y el resto son 0.
Útil para datos categóricos.
Word Embeddings
Asigna palabras a vectores densos.
Capturan relaciones semánticas.
Ejemplo:
En Word2Vec, la similitud entre palabras.
Como «rey» y «reina» se refleja en sus vectores.
Hashing Vectorizer
Asigna tokens (palabras o caracteres) a índices.
En un vector utilizando una función de hash.
Escalable para grandes conjuntos de datos.
TF-IDF
Destaca palabras únicas para un documento específico.
Ignorando aquellas comunes en todo el corpus.
Feature Scaling
Normaliza valores numéricos.
pQue estén dentro de un rango definido.
Como [0, 1] o con media 0
Desviación estándar 1.
Desafíos de la Vectorización
Dimensionalidad Alta
Representaciones como one-hot encoding pueden generar vectores.
Extremadamente largos y dispersos.
Afectando el rendimiento.
Solución:
Uso de embeddings o técnicas de reducción.
De dimensionalidad (PCA, t-SNE).
Pérdida de Información
Representaciones simplificadas pueden no capturar.
Adecuadamente relaciones complejas.
Costo Computacional
Procesar datos vectorizados de alta dimensionalidad.
Puede requerir recursos significativos.
Vectorización y Hardware
GPU y TPU
La vectorización aprovecha la capacidad de las unidades.
De procesamiento gráfico y tensorial.
Para realizar cálculos paralelos masivos.
Mejorando el rendimiento en tareas de IA.
Librerías
Herramientas como NumPy, TensorFlow y PyTorch
Están optimizadas para manejar vectores.
Realizar operaciones matemáticas eficientes.
La vectorización es un componente para que los sistemas de inteligencia artificial interpreten y procesen datos.
Complejos de manera eficiente.
A través de técnicas como one-hot encoding, embeddings y TF-IDF.
Permite transformar datos en representaciones numéricas útiles para algoritmos.
Maximizando la precisión y rendimiento de los modelos.
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