Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στις βάσεις δεδομένων vector

  • Κατανόηση των βάσεων δεδομένων vector
  • Κύριες δυνατότητες και πλεονεκτήματα του Milvus
  • Σύγκριση με παραδοσιακές βάσεις δεδομένων

Καθήκοντα για τη σύνθεση του Milvus

  • Εγκατάσταση και ρύθμιση
  • Κατανόηση των συστατικών μερών και της αρχιτεκτονικής του Milvus
  • Δημιουργία συλλογών και διαιρέσεων

Εξορθολόγηση και Διαχείριση Δεδομένων

  • Στρατηγικές εξορθολόγησης στο Milvus
  • Διαχείριση και βελτιστοποίηση δεδομένων vector
  • Καλύτερες πρακτικές για την εισήγηση δεδομένων

Αναζήτηση και Ανάκτηση Συνόθετης

  • Βασικές αρχές της αναζήτησης συνόθετης
  • Υλοποίηση επιχειρήματων αναζήτησης στο Milvus
  • Περιπτώσεις χρήσης: ανάκτηση εικόνας και βίντεο, NLP

Ο Milvus στην μηχανική μάθηση (ML)

  • Ενσωμάτωση του Milvus σε μοντέλα ML
  • Δημιουργία συστημάτων προτάσεων
  • Μελέτες περιπτώσεων: ανίχνευση εξαιρετικών γεγονότων, chatbots

Κλιμάκωση και Επίδοση

  • Κλιμάκωση του Milvus για μεγάλα σύνολα δεδομένων
  • Ρυθμίζοντας και βελτιστοποίηση της επίδοσης
  • Επόπτευση και διαχείριση

Υλοποίηση του Milvus στην AI

  • Δημιουργία λύσης βάσεων δεδομένων vector
  • Ανασκόπηση και αξιολόγηση

Σύνοψη και επόμενα βήματα

Απαιτήσεις

  • Βασική κατανόηση των βάσεων δεδομένων
  • Εισαγωγική γνώση AI και προσανατολισμού των εννοιών μηχανικής μάθησης
  • Γνώση προγραμματισμού, καλλιέργεια στο Python ως προτίμηση

Ακροατήριο

  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Προγραμματιστές λογισμικού
  • Ενθουσιάστες μηχανικής μάθησης
 21 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετοχαστή

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες