Podcast : Utiliser l’IA pour booster les applications pilotées par les données avec Zilliz
Les bases de données traditionnelles sont excellentes pour gérer des données structurées, comme des informations qui peuvent facilement être saisies et catégorisées dans un tableau. Cependant, les données non structurées, qui représentent environ 80 % des données mondiales, ne sont pas aussi faciles à gérer. De nombreuses entreprises ont du mal à donner du sens à l’immense volume de données dont elles disposent. À l’ère du big data, comment pouvons-nous résoudre le casse-tête d’une analyse de données significative ?
Dans le nouvel épisode de That Digital Show, Frank Liu, AI Tech Lead chez Zilliz, explique comment l’IA et le machine learning permettent aux développeurs de comprendre les données non structurées et d’en extraire davantage de valeur. Cet épisode est animé par Jay Jenkins, Tech Strategist and Evangelist chez JAPAC - Google Cloud, et Theo Davies, Head of Cloud Sales Enablement chez JAPAC - Google Cloud.
Voici quelques questions abordées dans la conversation et leurs horodatages correspondants. Pour entendre les réponses, écoutez l’épisode complet intitulé "Using Al to Supercharge Data-Driven Applications with Zilliz".
D’où vient le nom Zilliz et que fait Zilliz ? (04:00)
Quels sont certains des défis qui rendent les données opérationnelles ? (07:43)
Comment les bases de données ont-elles évolué pour relever les défis que le volume et la complexité posent à une analyse de données significative ? (09:00)
Que sont les bases de données vectorielles et en quoi diffèrent-elles des bases de données traditionnelles ? (09:50)
Comment les bases de données vectorielles peuvent-elles aider les entreprises ? (11:50)
Pourriez-vous partager quelques cas d’utilisation intéressants avec Milvus ? (13:54)
Pourquoi Milvus est-il open-source et gratuit ? (15:18)
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