Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Εισαγωγή
- Τι είναι οι διανυσματικές βάσεις δεδομένων;
- Διανυσματικές βάσεις δεδομένων έναντι παραδοσιακών βάσεων δεδομένων
- Επισκόπηση των διανυσματικών ενσωματώσεων
Δημιουργία διανυσματικών ενσωματώσεων
- Τεχνικές για τη δημιουργία ενσωματώσεων από διάφορους τύπους δεδομένων
- Εργαλεία και βιβλιοθήκες για την ενσωμάτωση της παραγωγής
- Βέλτιστες πρακτικές για την ενσωμάτωση ποιότητας και διαστάσεων
Ευρετηρίαση και ανάκτηση σε διάνυσμα Databases
- Στρατηγικές ευρετηρίασης για διανυσματικές βάσεις δεδομένων
- Δημιουργία και βελτιστοποίηση δεικτών απόδοσης
- Αλγόριθμοι αναζήτησης ομοιότητας και οι εφαρμογές τους
Διάνυσμα Databases σε Machine Learning (ML)
- Ενσωμάτωση διανυσματικών βάσεων δεδομένων με μοντέλα ML
- Αντιμετώπιση προβλημάτων κοινών προβλημάτων κατά την ενοποίηση διανυσματικών βάσεων δεδομένων με μοντέλα ML
- Περιπτώσεις χρήσης: συστήματα συστάσεων, ανάκτηση εικόνων, NLP
- Μελέτες περίπτωσης: επιτυχημένες υλοποιήσεις διανυσματικών βάσεων δεδομένων
Scalaικανότητα και απόδοση
- Προκλήσεις στην κλιμάκωση διανυσματικών βάσεων δεδομένων
- Τεχνικές για κατανεμημένες διανυσματικές βάσεις δεδομένων
- Μετρήσεις απόδοσης και παρακολούθηση
Εργασία Έργου και Μελέτες Περιπτώσεων
- Πρόχειρο έργο: Εφαρμογή λύσης διανυσματικής βάσης δεδομένων
- Ανασκόπηση έρευνας και εφαρμογών αιχμής
- Ομαδικές παρουσιάσεις και σχόλια
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
Requirements
- Βασικές γνώσεις βάσεων δεδομένων και δομών δεδομένων
- Εξοικείωση με έννοιες μηχανικής μάθησης
- Εμπειρία σε γλώσσα προγραμματισμού (κατά προτίμηση Python)
Ακροατήριο
- Επιστήμονες δεδομένων
- Μηχανικοί μηχανικής εκμάθησης
- προγραμματιστές λογισμικού
- Database διαχειριστές
14 Hours