Mastering Vector Databases for Scalable AI Solutions

• Podstawowa wiedza na temat baz danych i struktur danych
• Znałość koncepcji uczenia maszynowego
• Doświadczenie w języku programowania (preferowalnie Python)

Grupa docelowa

• Naukowcy danych
• Inżynierowie uczenia maszynowego
• Programiści
• Administratorzy Database

Baza danych wektorowych jest specjalistycznym repozytorium zaprojektowanym do przechowywania, indeksowania i wyszukiwania danych wektorowych o wysokiej wymiarowości w sposób efektywny, ułatwiając zaawansowane operacje wyszukiwania i pobierania dla aplikacji AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla data scientistów i inżynierów uczenia maszynowego o poziomie zaawansowanym, którzy chcą opanować użycie baz danych wektorowych do skalowalnych, wysokowydajnych aplikacji AI.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasadnicze zasady baz danych wektorowych.
• Poznać techniki tworzenia i zarządzania wektorowymi wstawkami.
• Przeanalizować strategie indeksowania danych o wysokiej wymiarowości.
• Rozwijać umiejętności wykonywania efektywnych wyszukiwań podobieństwa.
• Zastosować wiedzę na temat baz danych wektorowych w projektach uczenia maszynowego.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami, aby umówić się.

Wprowadzenie

• Co to są bazy danych wektorowych?
• Bazy danych wektorowych vs tradycyjne bazy danych
• Przegląd wbudowań wektorowych

Generowanie wbudowań wektorowych

• Techniki tworzenia wbudowań z różnych typów danych
• Narzędzia i biblioteki do generowania wbudowań
• Najlepsze praktyki dotyczące jakości i wymiarowości wbudowań

Indeksowanie i wyszukiwanie w bazach danych Vector Database

• Strategie indeksowania baz danych wektorowych
• Budowanie i optymalizacja indeksów dla wydajności
• Algorytmy wyszukiwania podobieństwa i ich zastosowania

Bazy danych Vector Database w uczeniu maszynowym (ML)

• Integracja baz danych wektorowych z modelami ML
• Rozwiązywanie problemów przy integracji baz danych wektorowych z modelami ML
• Przykłady zastosowań: systemy rekomendacji, wyszukiwanie obrazów, NLP
• Studia przypadku: udane wdrożenia baz danych wektorowych

Skalowalność i wydajność

• Wyzwania związane z skalowaniem baz danych wektorowych
• Techniki tworzenia rozproszonych baz danych wektorowych
• Metryki wydajności i monitorowanie

Projektowe prace i studia przypadku

• Projekt praktyczny: wdrożenie rozwiązania bazy danych wektorowych
• Przegląd najnowszych badań i zastosowań
• Grupa prezentacji i feedback

Podsumowanie i kolejne kroki