SQL Machine Learning 설명서

SQL에서 기계 학습을 사용하여 온-프레미스와 클라우드에서 관계형 데이터에 대해 Python 및 R을 실행하는 방법을 알아봅니다. 자습서, 코드 예제, 설치 가이드 및 기타 설명서에서는 SQL 기계 학습을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

SQL Server의 Machine Learning

개요

• Python 및 R을 사용하는 SQL Server Machine Learning Services란?

시작하기

• Windows에 Machine Learning Services 설치
• Linux에 Machine Learning Services 설치

video

• Machine Learning Services를 사용하여 SQL Server에서 R/Python을 실행하는 방법

Python 시작

빠른 시작

• 간단한 Python 스크립트 실행
• 입력 및 출력 처리
• SQL에서 Python 데이터 구조 사용
• 첫 번째 모델 학습 및 사용

자습서

• 선형 회귀를 사용하여 스키 대여 수량 예측
• k-means 클러스터링을 사용하여 고객 분류

R 시작

빠른 시작

• 간단한 R 스크립트 실행
• 입력 및 출력 처리
• SQL에서 R 데이터 구조 사용
• 첫 번째 모델 학습 및 사용

자습서

• 의사 결정 트리를 사용하여 스키 대여 수량 예측
• k-means 클러스터링을 사용하여 고객 분류

Azure SQL Managed Instance

개요

• Azure SQL Managed Instance의 Machine Learning Services
• Azure SQL Managed Instance와 SQL Server의 ML 간 주요 차이점

방법 가이드

• SQL Managed Instance의 ONNX 모델을 통해 배포 및 예측

Azure SQL Edge

개요

• Azure SQL Edge에서 ONNX를 사용한 기계 학습 및 AI

방법 가이드

• Azure SQL Edge의 ONNX 모델을 통해 배포 및 예측

Azure Data Studio ML 확장

개요

• Azure Data Studio용 Machine Learning 확장이란?

방법 가이드

• 데이터베이스의 패키지 관리
• 예측 만들기
• 모델 가져오기 또는 보기

SQL Server 빅 데이터 클러스터

개요

• SQL Server 빅 데이터 클러스터란?

시작하기

• SQL Server 빅 데이터 클러스터의 Machine Learning Services 사용 설정

방법 가이드

• MLeap로 Spark 기계 학습 모델
• SQL Server 빅 데이터 클러스터의 Sparklyr
• SQL Server와 Spark 통합

Azure Synapse Analytics

개요

• Azure Synapse Analytics의 Machine Learning 기능
• 기계 학습 모델 학습

빠른 시작

• Synapse에서 새로운 Azure Machine Learning 연결된 서비스 만들기

자습서

• 자동화된 Machine Learning을 사용하여 Python에서 모델 학습
• Apache Spark MLlib 및 Azure Synapse Analytics를 사용하여 기계 학습 앱 빌드