Course Outline

Εισαγωγή

  • Τι είναι τα δεδομένα πινάκων διατομών;
  • Πινάκες διατομών σε μεγάλη κλίμακα αντιστοιχούνται σε παραδοσιακά βάσεις δεδομένων
  • Επιτομή των εικονικών αναπαραστάσεων πινάκων

Δημιουργία Εικονικών Αναπαραστάσεων

  • Τεχνικές για τη δημιουργία εικονικών αναπαραστάσεων από διάφορους τύπους δεδομένων
  • Εργαλεία και βιβλιοθήκες για τη δημιουργία εικονικών αναπαραστάσεων
  • Καλές πρακτικές για την ποιότητα και τη διάσταση των εικονικών αναπαραστάσεων

Ευρετήρια και Αναζήτηση σε Vector Databases

  • Στρατηγικές ευρετηρίων για πινάκες διατομών
  • Δημιουργία και τερματοποίηση ευρετηρίων για απόδοση
  • Τεχνικές πλησιότητας ζήτηση και τα εφαρμογές τους

Vector Databases στη Machine Learning (ΤΣ)

  • Ενσωμάτωση πινάκων διατομών με τυπικούς μοντέλους
  • Μείωση κοινών προβλημάτων στην ενσωμάτωση πινάκων διατομών με τυπικούς μοντέλους
  • Εφαρμογές: συστημάτα προτάσεων, αναζήτηση εικόνων, ΤΣΑ
  • Περιπτώσεις μελέτης: επιτυχής εφαρμογή πινάκων διατομών

Επιβέβαιωση και Ανάδυση Δεξιοτήτων

  • Τεχνικές για τη ανάπτυξη κλίμακας πινάκων διατομών
  • Τεχνικές για καθορισμένους πινάκες διατομών
  • Συστήματα μετρητών επίδοσης και έλεγχου

Εργασίες Προτύπων και Μελέτες Περιπτώσεων

  • Πρότυπη εργασία: Εφαρμογή λύσης πινάκου διατομών
  • Ανάλυση των προόδων σε εξελικτικές μεθοδολογίες και εφαρμογές
  • Παρουσιάσεις συμπεριφορών πακέτων και αξιολόγηση

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Βασική γνώση σε βάσεις δεδομένων και δομές δεδομένων
  • Γνώριση των αρχών της μηχανικής μάθησης
  • Εμπειρία σε προγραμματιστική γλώσσα (ευκαιρία Python)

Πúblico meta

  • Δεδομένων επιστήμονες
  • Τεχνητής μάθησης μηχανικοί
  • Λογισμικού κατασκευαστές
  • Database διαχειριστές
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories