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課程簡介
介紹
- 什麼是向量資料庫?
- 向量資料庫與傳統資料庫
- 向量嵌入概述
生成向量嵌入
- 從各種數據類型創建嵌入的技術
- 用於嵌入生成的工具和庫
- 嵌入質量和維度的最佳實踐
向量 Databases 中的索引和檢索
- 向量資料庫的索引策略
- 建立和優化績效指標
- 相似性搜索演算法及其應用
向量 Databases in Machine Learning (ML)
- 將向量資料庫與 ML 模型整合
- 排查將向量資料庫與 ML 模型集成時的常見問題
- 用例:推薦系統、圖像檢索、NLP
- 案例研究:成功實施向量資料庫
Scala能力與性能
- 擴展向量資料庫的挑戰
- 分散式向量資料庫技術
- 性能指標和監控
專案工作和案例研究
- 實踐專案:實現向量資料庫解決方案
- 前沿研究與應用綜述
- 小組演示和反饋
摘要和後續步驟
最低要求
- 資料庫和數據結構的基本知識
- 熟悉機器學習概念
- 具有程式設計語言經驗(最好是Python)
觀眾
- 數據科學家
- 機器學習工程師
- 軟體開發人員
- Database 管理員
14 時間: