Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş
- Vektör veritabanları nedir?
- Vektör veritabanları ve geleneksel veritabanları
- Vektör gömülerine genel bakış
Vektör Gömülerinin Oluşturulması
- Çeşitli veri türlerinden gömüler oluşturma teknikleri
- Gömü oluşturma araçları ve kütüphaneleri
- Gömü kalitesi ve boyutluluğu için en iyi uygulamalar
Vector Databases'de İndeksleme ve Alma
- Vektör veritabanları için indeksleme stratejileri
- Performans için indekslerin oluşturulması ve optimize edilmesi
- Benzerlik arama algoritmaları ve uygulamaları
Machine Learning (ML) içinde Vector Databases
- Vektör veritabanlarını ML modelleriyle entegre etme
- Vektör veritabanlarını ML modelleriyle entegre ederken karşılaşılan yaygın sorunların giderilmesi
- Kullanım durumları: öneri sistemleri, görüntü alma, NLP
- Vaka çalışmaları: vektör veritabanlarının başarılı uygulamaları
Scalability ve Performans
- Vektör veritabanlarını ölçeklendirmedeki zorluklar
- Dağıtık vektör veritabanları için teknikler
- Performans metrikleri ve izleme
Proje Çalışmaları ve Vaka Çalışmaları
- Uygulamalı proje: Vektör veritabanı çözümü uygulama
- Son teknoloji araştırma ve uygulamaların gözden geçirilmesi
- Grup sunumları ve geri bildirim
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Veritabanları ve veri yapıları hakkında temel bilgi
- Makine öğrenimi kavramlarına aşinalık
- Bir programlama dilinde deneyim (tercihen Python)
Hedef Kitle
- Veri bilimcileri
- Makine öğrenimi mühendisleri
- Yazılım geliştiricileri
- Database yöneticileri
14 Saat
