Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
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 Saatler
