Eğitim İçeriği

Giriş

  • Vektör veritabanları nedir?
  • Vektör veritabanları ve geleneksel veritabanlarının karşılaştırılması
  • Vektör gömme özetlemesi

Vektör Gömme Üretimi

  • Farklı veri tiplerinden gömme oluşturma teknikleri
  • Gömme üretimi için araçlar ve kütüphaneler
  • Gömme kalitesi ve boyutluğu için en iyi uygulamalar

Vector Databases'te Endeksleme ve İleri Gitme

  • Vektör veritabanları için endeksleme stratejileri
  • Performans için endeksi inşa etme ve iyileştirme
  • Benzerlik arama algoritmaları ve uygulamaları

Vector Databases Machine Learning (ML) içinde

  • Vektör veritabanlarını ML modelleriyle entegre etme
  • Vektör veritabanlarını ML modelleriyle entegrasyon sırasında ortaya çıkan yaygın sorunlar ve çözüm süreçleri
  • Kullanım durumları: öneri sistemleri, görüntü arama, NLP
  • Başarılı vektör veritabanı uygulamaları için klinik durum analizi

Ölçeklenebilirlik ve Performans

  • Vektör veritabanlarını ölçeklendirme konusundaki zorluklar
  • Dağıtılmış vektör veritabanı için teknikler
  • Performans ölçümü ve izleme

Proje Çalışması ve Klinik Durum Analizi

  • El ile proje: Bir vektör veritabanı çözümünün uygulanması
  • Sonuçlarla ileri düzey araştırma ve uygulama gözden geçirme
  • Grup sunumları ve geri bildirimler

Özeti ve Gelecek Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Veritabani ve veri yapilarina iliskin temel bilgi
  • Muhendislik kavramlarina hakimiyet
  • Bir programlama dilinde deneyim (Python tercih edilir)

Hedef Kitle

  • Veri bilimciler
  • Muhendislik mühendisleri
  • Yazilim gelistiricileri
  • Database yöneticileri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler