Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στις Βάσεις Δεδομένων Διανυσμάτων

  • Κατανόηση των βάσεων δεδομένων διανυσμάτων
  • Βασικά χαρακτηριστικά και πλεονεκτήματα της Milvus
  • Σύγκριση με παραδοσιακές βάσεις δεδομένων

Ρύθμιση της Milvus

  • Εγκατάσταση και διαμόρφωση
  • Κατανόηση των στοιχείων και της αρχιτεκτονικής της Milvus
  • Δημιουργία συλλογών και κατατμήσεων

Ευρετηρίαση και Διαχείριση Δεδομένων

  • Στρατηγικές ευρετηρίασης στην Milvus
  • Διαχείριση και βελτιστοποίηση δεδομένων διανυσμάτων
  • Βέλτιστες πρακτικές για την εισαγωγή δεδομένων

Αναζήτηση Ομοιότητας και Ανάκτηση

  • Βασικές αρχές αναζήτησης ομοιότητας
  • Υλοποίηση λειτουργιών αναζήτησης στην Milvus
  • Περιπτώσεις χρήσης: ανάκτηση εικόνας και βίντεο, NLP

Η Milvus στη Μηχανική Μάθηση (ML)

  • Ενσωμάτωση της Milvus με μοντέλα μηχανικής μάθησης
  • Δημιουργία συστημάτων συστάσεων
  • Μελέτες περίπτωσης: ανίχνευση ανωμαλιών, chatbots

Κλιμάκωση και Απόδοση

  • Κλιμάκωση της Milvus για μεγάλα σύνολα δεδομένων
  • Ρύθμιση απόδοσης και βελτιστοποίηση
  • Παρακολούθηση και συντήρηση

Υλοποίηση της Milvus στην Τεχνητή Νοημοσύνη

  • Ανάπτυξη λύσης βάσης δεδομένων διανυσμάτων
  • Ανασκόπηση και ανατροφοδότηση

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Βασική κατανόηση βάσεων δεδομένων
  • Εισαγωγική γνώση εννοιών τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης
  • Εξοικείωση με έννοιες προγραμματισμού, κατά προτίμηση στην Python

Ακροατήριο

  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Προγραμματιστές λογισμικού
  • Λάτρεις της μηχανικής μάθησης
 21 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες