R-Turorials für SQL Machine Learning

Gilt für: SQL Server 2016 (13.x) und höher Azure SQL Managed Instance

In diesem Artikel werden die R-Tutorials und -Schnellstarts für Machine Learning Services in SQL Server und in Big Data-Clustern beschrieben.

In diesem Artikel werden die R-Tutorials und -Schnellstarts für SQL Server Machine Learning Services beschrieben.

In diesem Artikel werden die R-Tutorials und -Schnellstarts für SQL Server 2016 R Services beschrieben.

In diesem Artikel werden die Python-Tutorials und -Schnellstarts für Machine Learning Services in Azure SQL Managed Instance beschrieben.

R-Tutorials

Lernprogramm	BESCHREIBUNG
Vorhersagen für einen Skiverleih mit Entscheidungsstruktur	Verwenden Sie R und ein Entscheidungsstrukturmodell, um die Anzahl zukünftiger Skivermietungen vorherzusagen. Bereiten Sie mithilfe von Notebooks in Azure Data Studio Daten vor und trainieren Sie das Modell, und verwenden Sie T-SQL für die Modellimplementierung.
Kategorisierung von Kunden mit K-Means-Clustering	Verwenden Sie R, um ein K-Means-Clusteringmodell zum Kategorisieren von Kunden zu entwickeln und bereitzustellen. Bereiten Sie mithilfe von Notebooks in Azure Data Studio Daten vor und trainieren Sie das Modell, und verwenden Sie T-SQL für die Modellimplementierung.
Datenbankinterne R-Analysen für Data Scientists	Dieses Tutorial richtet sich an R-Entwickler ohne Vorkenntnisse in SQL-Machine-Learning und erläutert, wie allgemeine Data-Science-Aufgaben in SQL ausgeführt werden. Zudem erfahren Sie, wie Sie Daten laden und visualisieren, ein Modell trainieren sowie in einer Datenbank speichern und das Modell für Predictive Analytics verwenden.
Datenbankinterne R-Analysen für SQL-Entwickler	In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie nur mithilfe von SQL-Tools eine vollständige R-Lösung erstellen. Konzentriert sich auf das Verschieben einer Lösung in die Produktionsumgebung. Zudem wird erläutert, wie Sie R-Code in einer gespeicherten Prozedur umschließen, ein R-Modell in einer Datenbank speichern und zu Vorhersagezwecken parametrisierte Aufrufe des R-Modells durchführen.

Lernprogramm	BESCHREIBUNG
Vorhersagen für einen Skiverleih mit Entscheidungsstruktur	Verwenden Sie R und ein Entscheidungsstrukturmodell, um die Anzahl zukünftiger Skivermietungen vorherzusagen. Bereiten Sie mithilfe von Notebooks in Azure Data Studio Daten vor und trainieren Sie das Modell, und verwenden Sie T-SQL für die Modellimplementierung.
Kategorisierung von Kunden mit K-Means-Clustering	Verwenden Sie R, um ein K-Means-Clusteringmodell zum Kategorisieren von Kunden zu entwickeln und bereitzustellen. Bereiten Sie mithilfe von Notebooks in Azure Data Studio Daten vor und trainieren Sie das Modell, und verwenden Sie T-SQL für die Modellimplementierung.

Wenn SQL Machine Learning noch Neuland für Sie ist, können Sie auch die R-Schnellstarts ausprobieren.

Schnellstart	BESCHREIBUNG
Ausführen einfacher R-Skripts mit SQL Server Machine Learning Services	Erfahren Sie mehr über die Grundlagen zum Aufrufen von R in T-SQL mithilfe von sp_execute_external_script.
Datenstrukturen und -objekte, die R verwenden	Dieser Schnellstart zeigt, wie mithilfe von R Datenstrukturen verarbeitet werden.
Erstellen und Bewerten eines Vorhersagemodells in R	Hier sehen Sie, wie ein R-Modell erstellt, trainiert und verwendet wird, um Vorhersagen aus neuen Daten zu treffen.