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Tutorial: Desenvolver um modelo preditivo em R com aprendizado de máquina SQL

Aplica-se a: SQL Server 2016 (13.x) e versões posteriores Instância Gerenciada SQL do Azure

Nesta série de tutoriais de quatro partes, você usa o R e um modelo de aprendizado de máquina nos Serviços de Aprendizado de Máquina do SQL Server ou em Clusters de Big Data para prever o número de aluguéis de esqui.

Nesta série de tutoriais de quatro partes, você usa R e um modelo de aprendizado de máquina nos Serviços de Aprendizado de Máquina do SQL Server para prever o número de aluguéis de esqui.

Nesta série de tutoriais de quatro partes, você usa R e um modelo de aprendizado de máquina no SQL Server R Services para prever o número de aluguéis de esqui.

Nesta série de tutoriais de quatro partes, você usa R e um modelo de aprendizado de máquina nos Serviços de Aprendizado de Máquina de Instância Gerenciada SQL do Azure para prever o número de aluguéis de esqui.

Imagine que você possui uma empresa de aluguel de esqui e quer prever o número de aluguéis que terá em uma data futura. Estas informações irão ajudá-lo a preparar o seu stock, pessoal e instalações.

Na primeira parte desta série, você será configurado com os pré-requisitos. Nas partes dois e três, você desenvolverá alguns scripts R em um caderno para preparar seus dados e treinar um modelo de aprendizado de máquina. Em seguida, na parte três, você executará esses scripts R dentro de um banco de dados usando procedimentos armazenados T-SQL.

Neste artigo, você aprenderá a:

  • Restaurar um banco de dados de exemplo

Na segunda parte, você aprenderá como carregar os dados de um banco de dados em um quadro de dados Python e preparar os dados em R.

Na terceira parte, você aprenderá como treinar um modelo de aprendizado de máquina em R.

Na quarta parte, você aprenderá como armazenar o modelo em um banco de dados e, em seguida, criar procedimentos armazenados a partir dos scripts R desenvolvidos nas partes dois e três. Os procedimentos armazenados são executados no servidor para fazer previsões com base em novos dados.

Pré-requisitos

Restaurar o banco de dados de exemplo

O banco de dados de exemplo usado neste tutorial foi salvo em um .bak arquivo de backup de banco de dados para você baixar e usar.

Observação

Se você estiver usando os Serviços de Aprendizado de Máquina em Clusters de Big Data, veja como Restaurar um banco de dados na instância mestra do cluster de big data do SQL Server.

  1. Transfira o ficheiro TutorialDB.bak.

  2. Siga as instruções em Restaurar um banco de dados a partir de um arquivo de backup no Azure Data Studio, usando estes detalhes:

    • Importe do ficheiro que transferiu.
    • Nomeie o banco de dados de destino TutorialDB.

  3. Você pode verificar se o banco de dados restaurado existe consultando a dbo.rental_data tabela:

    USE TutorialDB;
SELECT * FROM [dbo].[rental_data];

  1. Transfira o ficheiro TutorialDB.bak.

  2. Siga as instruções em Restaurar um banco de dados para a Instância Gerenciada SQL do Azure no SQL Server Management Studio, usando estes detalhes:

    • Importe do ficheiro que transferiu.
    • Nomeie o banco de dados de destino TutorialDB.

  3. Você pode verificar se o banco de dados restaurado existe consultando a dbo.rental_data tabela:

    USE TutorialDB;
SELECT * FROM [dbo].[rental_data];

Limpeza de recursos

Se você não quiser continuar com este tutorial, exclua o banco de dados TutorialDB.

Próximo passo

Na primeira parte desta série de tutoriais, você concluiu estas etapas:

  • Instalados os pré-requisitos
  • Restaurado um banco de dados de exemplo

Para preparar os dados para o modelo de aprendizado de máquina, siga a segunda parte desta série de tutoriais:

Preparar dados para treinar um modelo preditivo em R

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