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
Introductie
- Wat zijn vectordatabases?
- Vectordatabases versus traditionele databases
- Overzicht van vectorinbeddingen
Vectorinbeddingen genereren
- Technieken voor het maken van insluitingen van verschillende gegevenstypen
- Tools en bibliotheken voor het insluiten van generatie
- Best practices voor het inbedden van kwaliteit en dimensionaliteit
Indexeren en ophalen in vector Databases
- Indexeringsstrategieën voor vectordatabases
- Indexen bouwen en optimaliseren voor prestaties
- Zoekalgoritmen voor gelijkenissen en hun toepassingen
Vector Databases in Machine Learning (ML)
- Vectordatabases integreren met ML-modellen
- Veelvoorkomende problemen oplossen bij het integreren van vectordatabases met ML-modellen
- Gebruiksscenario's: aanbevelingssystemen, ophalen van afbeeldingen, NLP
- Casestudy's: succesvolle implementaties van vectordatabases
ScalaBillijkheid en prestaties
- Uitdagingen bij het schalen van vectordatabases
- Technieken voor gedistribueerde vectordatabases
- Prestatiestatistieken en monitoring
Projectwerk en casestudy's
- Hands-on project: Implementatie van een vectordatabase-oplossing
- Beoordeling van baanbrekend onderzoek en toepassingen
- Groepspresentaties en feedback
Samenvatting en volgende stappen
Requirements
- Basiskennis van databases en datastructuren
- Bekendheid met machine learning-concepten
- Ervaring met een programmeertaal (bij voorkeur Python)
Audiëntie
- Datawetenschappers
- Ingenieurs voor machinaal leren
- Softwareontwikkelaars
- Database Beheerders
14 Hours