Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение

  • Какво представляват векторните бази данни?
  • Векторни бази данни срещу традиционни бази данни
  • Общ преглед на векторните вграждания

Генериране на векторни вграждания

  • Техники за създаване на вграждания от различни типове данни
  • Инструменти и библиотеки за генериране на вграждания
  • Най-добри практики за качество на вгражданията и размерност

Индексиране и извличане във векторни бази данни

  • Стратегии за индексиране на векторни бази данни
  • Изграждане и оптимизиране на индекси за производителност
  • Алгоритми за търсене по сходство и техните приложения

Векторни бази данни в машинното обучение (ML)

  • Интегриране на векторни бази данни с ML модели
  • Отстраняване на често срещани проблеми при интегриране на векторни бази данни с ML модели
  • Случаи на употреба: системи за препоръки, извличане на изображения, NLP
  • Казуси: успешни реализации на векторни бази данни

Мащабируемост и производителност

  • Предизвикателства при мащабиране на векторни бази данни
  • Техники за разпределени векторни бази данни
  • Показатели за производителност и мониторинг

Проектна работа и казуси

  • Практически проект: Внедряване на решение с векторна база данни
  • Преглед на авангардни изследвания и приложения
  • Групови презентации и обратна връзка

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основни познания за бази данни и структури от данни
  • Запознатост с концепциите на машинното обучение
  • Опит с език за програмиране (за предпочитане Python)

Аудитория

  • Специалисти по данни
  • Инженери по машинно обучение
  • Софтуерни разработчици
  • Администратори на бази данни
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории