Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
- Ce sunt bazele de date vectoriale?
- Baze de date vectoriale vs baze de date tradiționale
- Prezentare generală a încorporărilor vectoriale
Generarea Încorporărilor Vectoriale
- Tehnici pentru crearea de încorporări din diverse tipuri de date
- Instrumente și biblioteci pentru generarea de încorporări
- Bune practici pentru calitatea și dimensionalitatea încorporărilor
Indexarea și Recuperarea în Baze de Date Vectoriale
- Strategii de indexare pentru baze de date vectoriale
- Construirea și optimizarea indicilor pentru performanță
- Algoritmi de căutare a similarității și aplicațiile lor
Baze de Date Vectoriale în Machine Learning (ML)
- Integrarea bazelor de date vectoriale cu modelele ML
- Depanarea problemelor comune la integrarea bazelor de date vectoriale cu modelele ML
- Cazuri de utilizare: sisteme de recomandare, recuperare de imagini, NLP
- Studii de caz: implementări reușite ale bazelor de date vectoriale
Scalabilitate și Performanță
- Provocări în scalarea bazelor de date vectoriale
- Tehnici pentru baze de date vectoriale distribuite
- Metrici de performanță și monitorizare
Lucrări de Proiect și Studii de Caz
- Proiect practic: Implementarea unei soluții de bază de date vectorială
- Revizuirea cercetărilor și aplicațiilor de ultimă oră
- Prezentări de grup și feedback
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Cunoștințe de bază despre baze de date și structuri de date
- Familiaritate cu concepte de machine learning
- Experiență cu un limbaj de programare (preferabil Python)
Publicul țintă
- Oameni de știință de date
- Ingineri de machine learning
- Dezvoltatori de software
- Administratori de baze de date
14 Ore
