Skip to main content

Эмбеддинги в ArcGIS Pro

Эмбеддинги — это числовые векторные представления данных, которые фиксируют значимые закономерности, характеристики и связи в компактной математической форме. Вместо описания данных только с помощью необработанных пикселов, пространственных объектов, необработанного текста или геометрии, эмбеддинги трансформируют сложные входные данные в многомерные вектора, где сходство можно измерить математически.

В пространстве эмбеддингов применяются следующие характеристики:

  • Похожие объекты расположены ближе друг к другу.

  • Непохожие объекты расположены дальше друг от друга.

  • Взаимосвязи между закономерностями становятся поддающимися количественной оценке.

Это преобразование обеспечивает поиск сходства, кластеризацию, выявление изменений и крупномасштабный пространственный анализ. Поскольку анализ выполняется на основе предварительно вычисленных векторов, а не необработанных данных, он включает в себя легкие вычисления, такие как расчеты косинусного сходства. В результате рабочие процессы на основе эмбеддингов могут эффективно выполняться на стандартной инфраструктуре CPU, снижая зависимость от GPU и уменьшая вычислительные затраты.

Эмбеддинги

Чтобы получить доступ к функциональности эмбеддингов, выполните одно из следующих действий:

От пространства данных к пространству эмбеддингов

В исходном пространстве данных применяются следующие характеристики:

  • Изображения состоят из пикселов.

  • Местоположения определяются геометрией и пространственным контекстом.

  • Текст состоит из слов, значение которых определяется языком и контекстом.

  • Объекты могут различаться по форме, текстуре, расположению или окружению.

После преобразования с помощью модели эмбеддингов происходят следующие изменения:

  • Каждый пространственный объект представлен в виде числового вектора фиксированной длины.

  • Похожие объекты естественным образом группируются в пространстве эмбеддингов.

  • Семантическое сходство между объектами становится измеримым с помощью метрик векторного расстояния.

Данные в пространстве изображения в сравнении с данными в пространстве эмбеддингов

В пространстве изображения визуально похожие объекты могут казаться распределенными. В пространстве эмбеддингов те же самые объекты группируются вместе, поскольку модель кодирует их общие характеристики в близлежащие векторы.

Аналогичным образом эмбеддинги могут быть созданы для местоположений или текста, где пространственные или семантические сходства фиксируются как близлежащие векторы в пространстве эмбеддингов.

Эмбеддинги местоположений

Эмбеддинг местоположения — это числовое представление географической области. Вместо описания местоположения с помощью одного или нескольких атрибутов (например, плотности населения, дохода на душу населения или типа почвенно-растительного покрова), эмбеддинг представляет это место с помощью вектора чисел.

Каждое местоположение, такое как точечное местоположение, полигон округа, почтовый индекс или гексагональная ячейка, отображается в многомерный вектор. Вместо присвоения чисел предопределенным переменным, связанным с местоположениями, эмбеддинг местоположения распределяет информацию по всем измерениям эмбеддинга. Тип информации, распределенной по этому вектору, зависит от модели, используемой для создания эмбеддинга, и от того, для изучения чего она была обучена.

Визуальное представление того, как создаются эмбеддинги местоположений

Иллюстрация создания эмбеддингов местоположений и данных, которые они фиксируют

Требования к данным эмбеддингов

Эмбеддинги хранятся как класс пространственных объектов.

Чтобы распознаваться как набор данных эмбеддингов, класс пространственных объектов должен содержать поле с именем Embedding типа Blob. Это поле хранит числовое векторное представление, созданное моделью ИИ.

Эмбеддинги поддерживаются для хранения в следующих форматах баз геоданных:

  • Файловые базы геоданных

  • Многопользовательские базы геоданных (зарегистрированные классы пространственных объектов)

  • Мобильные базы геоданных

Эмбеддинги не поддерживаются для хранения в виде файлов шейп-файлов или файлов GeoPackage.

Эмбеддинги в пространственном анализе

Эмбеддинги позволяют включить следующее:

  • Масштабируемый поиск сходства по наборам геопространственных данных.

  • Извлечение на основе шаблонов без определения правил вручную.

  • Обнаружение пространственных закономерностей, не определенных явно в атрибутах.

  • Агрегирование и сравнение объектов на разных административных уровнях.

  • Эффективное хранение богатой пространственной информации в компактной векторной форме.

Благодаря преобразованию сложной пространственной или визуальной информации в структурированные числовые представления, эмбеддинги обеспечивают мощную основу для передовых рабочих процессов геопространственного ИИ.