Processamento de Informações Visuais e Aplicação de Modelos de Aprendizado de Máquina

O processamento de informações visuais é uma função complexa que envolve a análise de luz, transmissão para o córtex visual e tradução em sinais neurais. Ido Liberty, o palestrante, compara essa processo à forma como redes neurais convolucionais processam imagens. A chave está em que o cérebro não reconhece objetos com base na imagem óptica original, mas sim na representação de alta dimensional do córtex visual.

Além disso, modelos de aprendizado de máquina, como redes neurais convolucionais, podem transformar uma imagem em uma representação vetorial semântica, permitindo funções cognitivas mais elevadas, como reconhecimento de objetos, busca de semelhança e detecção de cena. Isso não se limita a imagens, pois processos semelhantes ocorrem com texto, áudio e outras fontes de dados.

Armazenamento e Agregação de Vetores Semânticos

Ido Liberty destaca que modelos pre-treinados, como ResNet e BERT, podem ser facilmente acessados e utilizados para converter dados brutos em representações vetoriais neurais. A pergunta então é: o que acontece se salvamos e agregamos milhões desses vetores semânticos? Isso pode habilitar funções cognitivas mais elevadas, como reconhecimento de objetos, medida de semelhança e recuperação de itens relevantes.

Desafios de Trabalhar com Vetores de Alta Dimensionalidade

Além disso, o palestrante destaca que trabalhar com vetores de alta dimensionalidade é um desafio, pois esses vetores requerem algoritmos especializados para recuperação eficiente. Esses algoritmos negociam velocidade e precisão, e cada um tem muitos parâmetros que precisam ser ajustados. Existem muitas bibliotecas e algoritmos de código aberto disponíveis, mas cada um tem suas forças e fraquezas.

Necessidade de uma Infraestrutura Adequada

Para servir esses modelos em produção, é necessária uma infraestrutura específica, como bancos de dados vetoriais, que lidam com relacionamentos geométricos, proximidade e ângulos entre vetores de alta dimensionalidade. Bancos de dados tradicionais, como armazenamento de valor-chave e grafos, não são adequados para esse tipo de dados.

Pinecone: Uma Plataforma para Acessibilidade

O palestrante destaca que Pinecone visa tornar essas capacidades acessíveis a empresas menores, oferecendo um serviço gerenciado. A demostra como construir uma aplicação de busca de imagem usando Pinecone, mostrando a facilidade de uso e as capacidades da plataforma.

Demostração de Uma Aplicação de Busca de Imagem

A demo envolve criar uma aplicação de busca de imagem usando Pinecone, transformando imagens em vetores semânticos, criando um índice e fazendo consultas. A demo também destaca a importância de batchar consultas para desempenho e como condições de rede podem afetar o throughput.