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Schulungsübersicht
Einführung in Vektoren Databases
- Verständnis von Vektordatenbanken
- Hauptmerkmale und Vorteile von Milvus
- Vergleich mit traditionellen Datenbanken
Einrichten von Milvus
- Installation und Konfiguration
- Verstehen der Milvus-Komponenten und -Architektur
- Erstellen von Sammlungen und Partitionen
Datenindizierung und Management
- Indizierungsstrategien in Milvus
- Verwalten und Optimieren von Vektordaten
- Bewährte Praktiken für die Dateneingabe
Ähnlichkeit Search und Retrieval
- Grundlagen der Ähnlichkeitssuche
- Implementierung von Suchoperationen in Milvus
- Anwendungsfälle: Bild- und Video-Retrieval, NLP
Milvus in Machine Learning (ML)
- Integration von Milvus mit ML-Modellen
- Aufbau von Empfehlungssystemen
- Fallstudien: Anomalie-Erkennung, Chatbots
Scalability und Leistung
- Skalierung von Milvus für große Datensätze
- Leistungsabstimmung und -optimierung
- Überwachung und Wartung
Implementierung von Milvus in AI
- Entwicklung einer Vektordatenbanklösung
- Überprüfung und Feedback
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Datenbanken
- Einführendes Wissen über KI und Konzepte des maschinellen Lernens
- Vertrautheit mit Programmierkonzepten, vorzugsweise in Python
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Software-Entwickler
- Enthusiasten des maschinellen Lernens
21 Stunden