Eğitim İçeriği

Giriş

  • Vektör veritabanları nedir?
  • Vektör veritabanları ile geleneksel veritabanları arasındaki farklar
  • Vektör gömme genel bakış

Vektör Gömme Oluşturma

  • Çeşitli veri tiplerinden gömme oluşturma teknikleri
  • Gömme oluşturma için araçlar ve kütüphaneler
  • Gömme kalitesi ve boyutluluk için en iyi uygulamalar

Vektör Veritabanlarıda Dizinleme ve Alma

  • Vektör veritabanları için dizinleme stratejileri
  • Performans için dizinleri oluşturma ve optimize etme
  • Benzerlik arama algoritmaları ve uygulamaları

Vektör Veritabanları Makine Öğreniminde (ML)

  • ML modelleriyle vektör veritabanlarının entegrasyonu
  • Vektör veritabanları ile ML modellerini entegre etme sırasında karşılaşılan yaygın sorunların giderilmesi
  • Kullanım alanları: tavsiye sistemleri, görüntü alma, doğal dil işleme (NLP)
  • Başarılı uygulamaların örnekleri

Ölçeklendirme ve Performans

  • Vektör veritabanlarının ölçeklendirilmesindeki zorluklar
  • Dağıtık vektör veritabanları için teknikler
  • Performans metrikleri ve izleme

Proje Çalışmaları ve Örnek Uygulamalar

  • Elde deneyim: Bir vektör veritabanı çözümü uygulama
  • En son araştırmalar ve uygulamaların incelenmesi
  • Grup sunumları ve geri bildirimler

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Veritabanları ve veri yapıları hakkında temel bilgi
  • Makine öğrenimi kavramlarıyla aşinalık
  • Bir programlama dilinde deneyim (tercihen Python)

Hedef Kitle

  • Veri bilimciler
  • Makine öğrenimi mühendisleri
  • Yazılım geliştiricileri
  • Veritabanı yöneticileri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Katılımca başına fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler