Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή

  • Τι είναι οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων;
  • Διανυσματικές βάσεις δεδομένων vs παραδοσιακές βάσεις δεδομένων
  • Επισκόπηση των διανυσματικών αναπαραστάσεων

Δημιουργία Διανυσματικών Αναπαραστάσεων

  • Τεχνικές δημιουργίας αναπαραστάσεων από διάφορους τύπους δεδομένων
  • Εργαλεία και βιβλιοθήκες για τη δημιουργία αναπαραστάσεων
  • Βέλτιστες πρακτικές για την ποιότητα και τη διαστασιμότητα των αναπαραστάσεων

Ευρετηρίαση και Ανάκτηση σε Διανυσματικές Βάσεις Δεδομένων

  • Στρατηγικές ευρετηρίασης για διανυσματικές βάσεις δεδομένων
  • Δημιουργία και βελτιστοποίηση ευρετηρίων για απόδοση
  • Αλγόριθμοι αναζήτησης ομοιότητας και οι εφαρμογές τους

Διανυσματικές Βάσεις Δεδομένων στη Μηχανική Μάθηση (ML)

  • Ενσωμάτωση διανυσματικών βάσεων δεδομένων με μοντέλα ML
  • Αντιμετώπιση συνηθισμένων προβλημάτων κατά την ενσωμάτωση διανυσματικών βάσεων δεδομένων με μοντέλα ML
  • Περιπτώσεις χρήσης: συστήματα συστάσεων, ανάκτηση εικόνων, NLP
  • Μελέτες περίπτωσης: επιτυχείς υλοποιήσεις διανυσματικών βάσεων δεδομένων

Κλιμακωσιμότητα και Απόδοση

  • Προκλήσεις στην κλιμάκωση διανυσματικών βάσεων δεδομένων
  • Τεχνικές για κατανεμημένες διανυσματικές βάσεις δεδομένων
  • Μετρικές απόδοσης και παρακολούθηση

Εργασίες Έργου και Μελέτες Περίπτωσης

  • Πρακτικό έργο: Υλοποίηση λύσης διανυσματικής βάσης δεδομένων
  • Επισκόπηση έρευνας αιχμής και εφαρμογών
  • Ομαδικές παρουσιάσεις και ανατροφοδότηση

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Βασικές γνώσεις βάσεων δεδομένων και δομών δεδομένων
  • Εξοικείωση με έννοιες μηχανικής μάθησης
  • Εμπειρία με μια γλώσσα προγραμματισμού (κατά προτίμηση Python)

Κοινό

  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Μηχανικοί μηχανικής μάθησης
  • Προγραμματιστές λογισμικού
  • Διαχειριστές βάσεων δεδομένων
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες