قاعدة بيانات Vector هي نوع جديد من قواعد البيانات لعصر الذكاء الاصطناعي
تحقق من جميع الجلسات عند الطلب لقمة Smart Security من هنا .
تدرك الشركات في جميع الصناعات بشكل متزايد أن اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات أمر ضروري لتكون قادرة على المنافسة الآن ، في السنوات الخمس المقبلة ، في العشرين سنة القادمة وما بعدها. نمو البيانات - لا سيما نمو البيانات غير المهيكلة - خارج المخططات ، وتقدر أبحاث السوق الحديثة أن سوق الذكاء الاصطناعي (AI) العالمي المستند إلى البيانات "سينمو بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 39.4٪ للوصول إلى 422.37 مليار دولار بحلول عام 2028. ليس هناك عودة عن فيضان البيانات وعصر الذكاء الاصطناعي الذي أصبح على مقربة منا.
ضمنيًا في هذا الواقع هو أن الذكاء الاصطناعي يمكنه فرز ومعالجة تدفق البيانات بطرق مفيدة ، ليس فقط لعمالقة التكنولوجيا مثل Alphabet و Meta و Microsoft من خلال عمليات البحث والتطوير الضخمة وأدوات التحليل الخاصة بهم. المؤسسة وحتى الشركات الصغيرة والمتوسطة.
تفحص التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي المصممة جيدًا مجموعات البيانات الكبيرة للغاية بسرعة كبيرة لتوليد رؤى جديدة وتغذية تدفقات إيرادات جديدة في النهاية ، مما يخلق قيمة عمل حقيقية. لكن لا شيء من نمو البيانات يمكن تفعيله وإضفاء الطابع الديمقراطي عليه بدون الوافد الجديد: قواعد بيانات المتجه. هذه علامة على فئة جديدة من إدارة قواعد البيانات وتحول نموذجي لاستخدام الأحجام الأسية من البيانات غير المهيكلة غير المستغلة في مخازن الكائنات. توفر قواعد بيانات المتجهات مستوى جديدًا محيرًا من القدرة على البحث عن البيانات غير المهيكلة على وجه الخصوص ، ولكن يمكنها أيضًا التعامل مع البيانات شبه المنظمة وحتى المنظمة.
البيانات غير المهيكلة ، مثل الصور ومقاطع الفيديو والصوت وسلوكيات المستخدم ، لا تتناسب عادةً مع نموذج قاعدة البيانات العلائقية ؛ لا يمكن فرزها بسهولة في علاقات الصفوف والعمود. غالبًا ما تتلخص الأساليب العشوائية التي تستغرق وقتًا طويلاً في إدارة البيانات غير المهيكلة في ترميز البيانات يدويًا (علامات التفكير والكلمات الرئيسية على منصات الفيديو). حدث
قمة الأمن الذكي عند الطلب
تعرف على الدور الأساسي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة. شاهد الجلسات عند الطلب اليوم. انظر هنا
يمكن أن تكون العلامات مليئة بالتصنيفات والعلاقات غير الواضحة. يفسح وضع العلامات اليدوي نفسه للبحث المعجمي التقليدي الذي يطابق الكلمات والنصوص تمامًا. لكن البحث الدلالي الذي يفهم معنى وسياق صورة أو جزء آخر من البيانات غير المنظمة ، جنبًا إلى جنب مع استعلام البحث ، يكاد يكون مستحيلًا مع العمليات اليدوية.
أدخل المتجهات المضمنة ، والتي تسمى أيضًا المتجهات المضمنة ، أو ناقلات المعالم ، أو ببساطة مضمنة. إنها قيم رقمية - أنواع الإحداثيات - تمثل كائنات أو خصائص البيانات غير المهيكلة ، مثل أحد مكونات الصورة ، أو جزء من ملف تعريف التسوق الخاص بشخص ما ، أو الصور المحددة في الفيديو ، أو البيانات الجغرافية المكانية ، أو أي شيء لا يتلاءم تمامًا. في جدول قاعدة بيانات علائقية. تتيح عمليات الدمج هذه "بحث تشابه" قابل للتطوير في جزء من الثانية. هذا يعني البحث عن عناصر مماثلة بناءً على أقرب التطابقات. بيانات الجودة - والرؤى
تنشأ الشركات أساسًا كمنتج ثانوي حسابي لنموذج الذكاء الاصطناعي ، أو بشكل أكثر تحديدًا ، نموذجًا للتعلم الآلي أو العميق يتم تدريبه على مجموعات كبيرة جدًا من بيانات الإدخال عالية الجودة. لتقسيم الاستيراد ...
تحقق من جميع الجلسات عند الطلب لقمة Smart Security من هنا .
تدرك الشركات في جميع الصناعات بشكل متزايد أن اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات أمر ضروري لتكون قادرة على المنافسة الآن ، في السنوات الخمس المقبلة ، في العشرين سنة القادمة وما بعدها. نمو البيانات - لا سيما نمو البيانات غير المهيكلة - خارج المخططات ، وتقدر أبحاث السوق الحديثة أن سوق الذكاء الاصطناعي (AI) العالمي المستند إلى البيانات "سينمو بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 39.4٪ للوصول إلى 422.37 مليار دولار بحلول عام 2028. ليس هناك عودة عن فيضان البيانات وعصر الذكاء الاصطناعي الذي أصبح على مقربة منا.
ضمنيًا في هذا الواقع هو أن الذكاء الاصطناعي يمكنه فرز ومعالجة تدفق البيانات بطرق مفيدة ، ليس فقط لعمالقة التكنولوجيا مثل Alphabet و Meta و Microsoft من خلال عمليات البحث والتطوير الضخمة وأدوات التحليل الخاصة بهم. المؤسسة وحتى الشركات الصغيرة والمتوسطة.
تفحص التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي المصممة جيدًا مجموعات البيانات الكبيرة للغاية بسرعة كبيرة لتوليد رؤى جديدة وتغذية تدفقات إيرادات جديدة في النهاية ، مما يخلق قيمة عمل حقيقية. لكن لا شيء من نمو البيانات يمكن تفعيله وإضفاء الطابع الديمقراطي عليه بدون الوافد الجديد: قواعد بيانات المتجه. هذه علامة على فئة جديدة من إدارة قواعد البيانات وتحول نموذجي لاستخدام الأحجام الأسية من البيانات غير المهيكلة غير المستغلة في مخازن الكائنات. توفر قواعد بيانات المتجهات مستوى جديدًا محيرًا من القدرة على البحث عن البيانات غير المهيكلة على وجه الخصوص ، ولكن يمكنها أيضًا التعامل مع البيانات شبه المنظمة وحتى المنظمة.
البيانات غير المهيكلة ، مثل الصور ومقاطع الفيديو والصوت وسلوكيات المستخدم ، لا تتناسب عادةً مع نموذج قاعدة البيانات العلائقية ؛ لا يمكن فرزها بسهولة في علاقات الصفوف والعمود. غالبًا ما تتلخص الأساليب العشوائية التي تستغرق وقتًا طويلاً في إدارة البيانات غير المهيكلة في ترميز البيانات يدويًا (علامات التفكير والكلمات الرئيسية على منصات الفيديو). حدث
قمة الأمن الذكي عند الطلب
تعرف على الدور الأساسي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة. شاهد الجلسات عند الطلب اليوم. انظر هنا
يمكن أن تكون العلامات مليئة بالتصنيفات والعلاقات غير الواضحة. يفسح وضع العلامات اليدوي نفسه للبحث المعجمي التقليدي الذي يطابق الكلمات والنصوص تمامًا. لكن البحث الدلالي الذي يفهم معنى وسياق صورة أو جزء آخر من البيانات غير المنظمة ، جنبًا إلى جنب مع استعلام البحث ، يكاد يكون مستحيلًا مع العمليات اليدوية.
أدخل المتجهات المضمنة ، والتي تسمى أيضًا المتجهات المضمنة ، أو ناقلات المعالم ، أو ببساطة مضمنة. إنها قيم رقمية - أنواع الإحداثيات - تمثل كائنات أو خصائص البيانات غير المهيكلة ، مثل أحد مكونات الصورة ، أو جزء من ملف تعريف التسوق الخاص بشخص ما ، أو الصور المحددة في الفيديو ، أو البيانات الجغرافية المكانية ، أو أي شيء لا يتلاءم تمامًا. في جدول قاعدة بيانات علائقية. تتيح عمليات الدمج هذه "بحث تشابه" قابل للتطوير في جزء من الثانية. هذا يعني البحث عن عناصر مماثلة بناءً على أقرب التطابقات. بيانات الجودة - والرؤى
تنشأ الشركات أساسًا كمنتج ثانوي حسابي لنموذج الذكاء الاصطناعي ، أو بشكل أكثر تحديدًا ، نموذجًا للتعلم الآلي أو العميق يتم تدريبه على مجموعات كبيرة جدًا من بيانات الإدخال عالية الجودة. لتقسيم الاستيراد ...
What's Your Reaction?
