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Struttura del corso

Introduzione

  • Cos’è una base di dati vettoriale?
  • Basi di dati vettoriali vs basi di dati tradizionali
  • Panoramica sulle rappresentazioni vettoriali dei dati

Generazione delle rappresentazioni vettoriali

  • Tecniche per creare tali rappresentazioni a partire da diversi tipi di dati
  • Strumenti e librerie utili alla generazione delle rappresentazioni vettoriali
  • Buone pratiche per garantire qualità e dimensione ottimale delle rappresentazioni vettoriali

Indicizzazione e recupero nelle basi di dati vettoriali

  • Strategie di indicizzazione applicabili alle basi di dati vettoriale
  • Costruzione e ottimizzazione degli indici per massimizzare le prestazioni
  • Algoritmi per la ricerca di similarità e loro utilizzo pratico

Le basi di dati vettoriali nel machine learning (ML)

  • Integrazione delle basi di dati vettoriali nei modelli di ML
  • Risoluzione dei problemi più comuni nell’integrazione tra queste basi e i modelli di ML
  • Applicazioni tipiche: sistemi di raccomandazione, recupero di immagini, elaborazione del linguaggio naturale
  • Studi di caso: esempi concreti di implementazioni riuscite con basi di dati vettoriale

Scalabilità e prestazioni

  • Le principali sfide legate alla scalabilità delle basi di dati vettoriali
  • Tecniche utilizzabili per implementare basi di dati vettoriali distribuite
  • Parametri chiave e strumenti di monitoraggio delle prestazioni

Lavoro pratico e studi di caso

  • Progetto hands-on: implementazione di una soluzione basata su una base di dati vettoriale
  • Analisi delle ricerche più recenti e delle loro applicazioni pratiche
  • Presentazioni di gruppo seguite da feedback specifici

Conclusioni e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenze di base sui database e sulle strutture dati
  • Familiarità con i concetti fondamentali del machine learning
  • Esperienza nell'utilizzo di un linguaggio di programmazione (preferibilmente Python)

Destinatari

  • Data scientist
  • Ingegneri del machine learning
  • Sviluppatori software
  • Amministratori di database
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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