Kurzusleírás

Bevezetés

  • Mik azok a vektor adatbázisok?
  • Vektor adatbázisok vs hagyományos adatbázisok
  • A vektor beágyazások áttekintése

Vektor Beágyazások Generálása

  • Technikák beágyazások létrehozásához különböző adattípusokból
  • Eszközök és könyvtárak beágyazások generálásához
  • Ajánlott eljárások a beágyazások minőségéhez és dimenzionalitásához

Indexelés és Lekérdezés Vektor Adatbázisokban

  • Indexelési stratégiák vektor adatbázisokhoz
  • Indexek építése és optimalizálása a teljesítmény érdekében
  • Hasonlósági keresési algoritmusok és alkalmazásaik

Vektor Adatbázisok a Gépi Tanulásban (ML)

  • Vektor adatbázisok integrálása ML modellekkel
  • Gyakori problémák elhárítása vektor adatbázisok és ML modellek integrálásakor
  • Használati esetek: ajánlórendszerek, képkeresés, NLP
  • Esettanulmányok: sikeres vektor adatbázis implementációk

Skálázhatóság és Teljesítmény

  • Kihívások a vektor adatbázisok skálázásában
  • Technikák elosztott vektor adatbázisokhoz
  • Teljesítménymetrikák és monitorozás

Projektmunka és Esettanulmányok

  • Gyakorlati projekt: Vektor adatbázis megoldás implementálása
  • A legújabb kutatások és alkalmazások áttekintése
  • Csoportos bemutatók és visszajelzések

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek az adatbázisokról és adatszerkezetekről
  • Ismeretek a gépi tanulás alapfogalmaival
  • Tapasztalat egy programozási nyelvben (előnyösen Python)

Közönség

  • Adattudósok
  • Gépi tanulási mérnökök
  • Szoftverfejlesztők
  • Adatbázis rendszergazdák
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák