Categoria: Modelagem de dados

A importância do pré-processamento de dados no aprendizado de máquina (ML)
O pré-processamento de dados é uma etapa essencial do aprendizado de máquina que transforma dados brutos e confusos em um formato limpo e estruturado para o treinamento do modelo. Ele envolve a limpeza, a transformação, a codificação e a divisão dos dados para melhorar a precisão do modelo, evitar o vazamento de dados e garantir...

Casos de uso e exemplos de bancos de dados colunares
O que são bancos de dados colunares? Os bancos de dados colunares são um tipo de banco de dados otimizado para consultas analíticas e armazenamento de dados. Diferentemente dos bancos de dados tradicionais baseados em linhas, que armazenam dados linha a linha, os bancos de dados colunares armazenam dados por colunas. Isso significa que todos os valores...

Geração de dados sintéticos com o Capella DataStudio
Se você for um desenvolvedor que trabalha com o Couchbase ou o Capella, vai querer conhecer o Capella DataStudio. Trata-se de uma ferramenta gratuita, apoiada pela comunidade, com uma interface de usuário simples e elegante para gerenciar Capella Operational, Capella Columnar e Couchbase Server Clusters. Ele não apenas...

Decifrando o código do controle de qualidade com o Vector Search
Há uma boa chance de você encontrar a pesquisa vetorial regularmente, mesmo que não esteja criando aplicativos com ela. A descoberta de recomendações de conteúdo com base no conteúdo que você gostou anteriormente é um caso de uso comum de embeddings vetoriais e...

Consolide seus bancos de dados para eliminar a dispersão de dados, reduzir a complexidade e diminuir os custos
O conceito de consolidação é simples, e a aplicação de seus princípios pode trazer imensos benefícios para qualquer organização. Mas o que significa consolidação no contexto da tecnologia de banco de dados? O Google define consolidação como "a ação ou o processo de combinar uma série de...

Geração rápida de dados com o Capella Eventing Service
Todo desenvolvedor de aplicativos já se deparou com a necessidade de dados de amostra. Seja para testes funcionais ou testes de estresse em escala, é necessário um grande volume de dados significativos para ver o desempenho de um aplicativo em condições reais. Em...

Explicação dos modelos de idiomas grandes
O que é um modelo de linguagem grande (LLM)? Um modelo de linguagem grande (LLM) é um algoritmo de inteligência artificial (IA) treinado em grandes quantidades de dados de texto para criar resultados de linguagem natural. Esses modelos têm se tornado cada vez mais populares porque podem gerar...

O que é um banco de dados transacional?
Os bancos de dados transacionais armazenam dados em linhas em vez de colunas para ler e gravar dados rapidamente. Um banco de dados transacional mantém a integridade dos dados com base nas propriedades ACID (atomicidade, consistência, isolamento, durabilidade). O ACID garante que um banco de dados seja restaurado ao seu estado original...

Apresentando a série temporal do Couchbase
O Couchbase tem o prazer de anunciar o lançamento de um novo recurso de série temporal como parte do Couchbase 7.2. Esse recurso foi desenvolvido com base na robusta arquitetura de banco de dados distribuído do Couchbase, que foi projetada para ser dimensionada horizontalmente à medida que seus dados crescem,...

Processamento de consultas recursivas em SQL++ (N1QL)
É extremamente provável que você tenha se deparado com problemas de pesquisas hierárquicas ou de passagem de gráficos em seu aplicativo como desenvolvedor que lida com casos de uso do mundo real. E, por motivos óbvios, você prefere resolvê-los na camada de banco de dados e...

Webcast: Veja nossas atualizações para desenvolvedores no Capella DBaaS
A versão de primavera do Couchbase Capella™ DBaaS coincide com o Dia Nacional do Banco de Dados em Nuvem (1º de junho) - um momento perfeito porque o Capella reimagina o banco de dados moderno como uma plataforma de banco de dados em nuvem rápida, flexível e acessível. Neste webcast sobre as novidades, mostraremos a você...