コース概要

イントロダクション

  • ベクトルデータベースとは何か?
  • ベクトルデータベースと伝統的なデータベースの違い
  • ベクトルエンベディングの概要

ベクトルエンベディングの生成

  • さまざまなデータタイプからエンベディングを作成する技術
  • エンベディング生成に使用されるツールとライブラリ
  • エンベディングの品質と次元性に関するベストプラクティス

ベクトルデータベースでのインデクシングと検索

  • ベクトルデータベースのインデキシング戦略
  • 性能向上のためのインデックスの構築と最適化
  • 類似性検索アルゴリズムとその応用

ベクトルデータベースと機械学習(ML)

  • MLモデルとのベクトルデータベースの統合
  • ベクトルデータベースをMLモデルに統合する際の一般的な問題のトラブルシューティング
  • 用例:レコメンデーションシステム、画像検索、自然言語処理(NLP)
  • 成功事例:ベクトルデータベースの実装

スケーラビリティと性能

  • ベクトルデータベースをスケーリングする際の課題
  • 分散ベクトルデータベースの技術
  • 性能指標と監視

プロジェクト作業と事例研究

  • 手を動かすプロジェクト:ベクトルデータベースソリューションの実装
  • 最新の研究とアプリケーションのレビュー
  • グループ発表とフィードバック

まとめと次のステップ

要求

  • データベースとデータ構造に関する基本的な知識
  • 機械学習概念に精通していること
  • プログラミング言語(Pythonが望ましい)の経験

対象者

  • データサイエンティスト
  • 機械学習エンジニア
  • ソフトウェア開発者
  • データベース管理者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー