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Temario del curso

Introducción

  • ¿Qué son las bases de datos vectoriales?
  • Bases de datos vectoriales frente a bases de datos tradicionales.
  • Descripción general de las inserciones (embeddings) de vectores.

Generación de Inserciones Vectoriales

  • Técnicas para crear inserciones a partir de diversos tipos de datos.
  • Herramientas y bibliotecas para la generación de inserciones.
  • Mejores prácticas para la calidad de las inserciones y su dimensionalidad.

Indexación y Recuperación en Bases de Datos Vectoriales

  • Estrategias de indexación específicas para bases de datos vectoriales.
  • Construcción y optimización de índices para mejorar el rendimiento.
  • Algoritmos de búsqueda por similitud y sus aplicaciones.

Bases de Datos Vectoriales en el Aprendizaje Automático (ML)

  • Integración de bases de datos vectoriales con modelos de ML.
  • Solución de problemas comunes al integrar bases de datos vectoriales con modelos de ML.
  • Casos de uso: sistemas de recomendación, recuperación de imágenes y procesamiento de lenguaje natural (NLP).
  • Estudios de caso: implementaciones exitosas de bases de datos vectoriales.

Escalabilidad y Rendimiento

  • Desafíos en la escalabilidad de las bases de datos vectoriales.
  • Técnicas para distribuir bases de datos vectoriales.
  • Métricas de rendimiento y monitoreo.

Trabajo en Proyectos y Estudios de Caso

  • Proyecto práctico: Implementación de una solución basada en bases de datos vectoriales.
  • Revisión de investigaciones y aplicaciones de vanguardia.
  • Presentaciones grupales y retroalimentación.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de bases de datos y estructuras de datos.
  • Familiaridad con los conceptos de aprendizaje automático.
  • Experiencia con un lenguaje de programación (preferiblemente Python).

Audiencia Objetivo

  • Científicos de datos.
  • Ingenieros de aprendizaje automático.
  • Desarrolladores de software.
  • Administradores de bases de datos.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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