В чем заключаются основные методы работы с векторными данными в научных исследованиях?

Некоторые методы работы с векторными данными в научных исследованиях:

• Формирование векторных представлений. cyberleninka.ru Алгоритмы машинного обучения позволяют представлять текстовые и мультимодальные документы в виде векторов. cyberleninka.ru Такие представления сохраняют семантическое содержание документов и сводят задачу поиска к определению расстояния между векторами. cyberleninka.ru
• Сжатие векторных представлений. cyberleninka.ru Этот метод позволяет уменьшить объём памяти, занимаемый векторными представлениями, и повысить эффективность вычислений. cyberleninka.ru Для сжатия используют различные алгоритмы, например квантизацию — пересчёт каждого из значений в представление с меньшей точностью. cyberleninka.ru
• Специализированное индексирование. milvus.io Для высокоразмерных векторных пространств используют алгоритмы, которые обеспечивают быстрый приблизительный поиск. milvus.io Векторные базы данных индексируют векторы для повышения скорости и эффективности поиска по сходству. milvus.io
• Использование метрик расстояний. milvus.io Это математические функции, которые количественно оценивают сходство между векторами. milvus.io Основной операцией в векторных базах данных является запрос KNN, который находит k векторов, наиболее похожих на заданный вектор запроса. milvus.io
• Построение оверлеев. moluch.ru К таким методам относят пересечение, объединение и разность векторных данных, например площадей земной поверхности, заданных в векторном виде как набор замкнутых многоугольников. moluch.ru