Kerangka Materi

Pengenalan

  • Apa itu basis data vektor?
  • Basis data vektor vs basis data tradisional
  • Gambaran umum embedding vektor

Menghasilkan Embedding Vektor

  • Teknik untuk membuat embedding dari berbagai jenis data
  • Alat dan perpustakaan untuk pembuatan embedding
  • Praktik terbaik untuk kualitas dan dimensi embedding

Pengindeksan dan Pemulihan dalam Basis Data Vektor

  • Strategi pengindeksan untuk basis data vektor
  • Membangun dan mengoptimalkan indeks untuk kinerja
  • Algoritma pencarian kesamaan dan aplikasinya

Basis Data Vektor dalam Pembelajaran Mesin (ML)

  • Mengintegrasikan basis data vektor dengan model ML
  • Penyelesaian masalah umum saat mengintegrasikan basis data vektor dengan model ML
  • Kasus penggunaan: sistem rekomendasi, pencarian gambar, NLP
  • Studi kasus: implementasi sukses basis data vektor

Skalabilitas dan Kinerja

  • Tantangan dalam penskalakan basis data vektor
  • Teknik untuk basis data vektor terdistribusi
  • Metrik kinerja dan pemantauan

Proyek Kerja dan Studi Kasus

  • Proyek praktis: Implementasi solusi basis data vektor
  • Tinjauan penelitian terkini dan aplikasinya
  • Penyajian kelompok dan umpan balik

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pengetahuan dasar tentang basis data dan struktur data
  • Keterampilan dalam konsep pembelajaran mesin
  • Pengalaman dengan bahasa pemrograman (preferably Python)

Audience

  • Ilmuwan data
  • Insinyur pembelajaran mesin
  • Pengembang perangkat lunak
  • Administrator basis data
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait