Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 14 godzin
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Czym są bazy danych wektorowych?
- Bazy danych wektorowych a tradycyjne bazy danych
- Przegląd osadzeń wektorowych
Generowanie Osadzeń Wektorowych
- Techniki tworzenia osadzeń z różnych typów danych
- Narzędzia i biblioteki do generowania osadzeń
- Najlepsze praktyki dotyczące jakości i wymiarowości osadzeń
Indeksowanie i Pobieranie w Bazach Danych Wektorowych
- Strategie indeksowania w bazach danych wektorowych
- Budowanie i optymalizacja indeksów dla wydajności
- Algorytmy wyszukiwania podobieństw i ich zastosowania
Bazy Danych Wektorowych w Uczeniu Maszynowym (ML)
- Integracja baz danych wektorowych z modelami ML
- Rozwiązywanie typowych problemów podczas integracji baz danych wektorowych z modelami ML
- Przykłady zastosowań: systemy rekomendacyjne, wyszukiwanie obrazów, NLP
- Studia przypadków: udane wdrożenia baz danych wektorowych
Skalowalność i Wydajność
- Wyzwania w skalowaniu baz danych wektorowych
- Techniki dotyczące rozproszonych baz danych wektorowych
- Metryki wydajności i monitorowanie
Praca nad Projektami i Studia Przypadków
- Praktyczny projekt: Implementacja rozwiązania z bazą danych wektorowych
- Przegląd najnowszych badań i zastosowań
- Prezentacje grupowe i informacje zwrotne
Podsumowanie i Kolejne Kroki
Wymagania
- Podstawowa wiedza na temat baz danych i struktur danych
- Znajomość koncepcji uczenia maszynowego
- Doświadczenie w programowaniu (najlepiej w Pythonie)
Odbiorcy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Programiści
- Administratorzy baz danych
