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현대적 데이터 저장과 고차원 데이터 관리의 만남, 벡터 데이터베이스의 모든 것을 배워보세요.
본 강의는 급속도로 발전하는 데이터 관리 기술의 최전선에 있는 벡터 데이터베이스에 대한 포괄적인 이해를 제공하기 위해 기획되었습니다.
현대적 데이터 저장과 고차원 데이터 관리의 핵심인 벡터 데이터베이스의 기초부터 고급 개념까지 단계별로 학습할 수 있도록 구성되어 있으며, 특히 Pinecone과 Milvus 같은 주요 플랫폼을 활용한 실습을 통해 실질적인 구현 경험을 제공합니다.
1장 강의 소개
01:25
1장 강의 구조
01:09
2장. 벡터 데이터베이스 소개
01:31
2장. 벡터 데이터베이스의 핵심 원칙
04:03
2장. 벡터 데이터베이스가 대세인 이유
02:26
2장. 벡터 데이터베이스와 기존 데이터베이스의 차이점
03:31
2장. 벡터 데이터베이스의 장점과 과제
04:14
3장 벡터 소개
04:26
3장. 벡터의 실제 일러스트레이션
01:59
3장. 벡터와 데이터베이스에서의 역할
02:08
3장. 임베딩 소개
02:22
3장. 임베딩 일러스트레이션 - 사기 탐지 예제
01:23
3장. 차원 및 고차원 공간 소개
01:51
3장. 고차원 데이터에 대한 의 도전 과제
03:37
3장. 거리 함수와 유사성
01:29
3장. 유클리드 거리
01:58
3장. 맨해튼 거리
01:40
3장. 코사인 거리
01:47
3장. 자카드 유사도(Jaccard Similarity)
01:40
4장. 검색 유사성의 중요성
02:02
4장. K-최근접 이웃
01:45
4장. 대략적인 가장 가까운 이웃
01:48
4장. KNN vs. ANN
01:48
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