ソフトウェア要件: SQL Server 2017 SQL Server Management Studio Python Tools for Visual Studio もしくはその他の Python IDE（Visual Studio Code、PyCharmなど） サンプルコード: rental_prediction.py 予測モデルを生成し、それを使用してレンタル数を予測するPythonスクリプトです。 rental_prediction.sql rent_prediction.pyの処理をSQL Server内に展開（トレーニング用のストアドプロシージャとテーブルの作成、モデルの保存、予測用のストアドプロシージャの作成）します。 setup.sql バックアップファイルをリストアします（ファイルパスをダウンロードしたパスに置き換えてください）。 サンプルデータ: Tutorial
2017.10.12 こんにちは。YDCのたかもん です。 今回のトピックは、2017年4月にリリースされたプレビュー版 SQL Server 2017で実装された「Machine Learning Services」について紹介したいと思います。 SQL Server 2016では「R Services」という機能で、R言語を使用して機械学習ができるようになりましたが、 2017では新たにPythonも使用可能になりました。これにより、SQL Serverのストアドプロシージャ内でPythonやRスクリプトを 実行することが可能になり、SQL Serverのデータベースと簡単に連携できます。 今回は簡単な機械学習を織り交ぜてその触りを紹介していきます。 １．SQL Server 2017のインストール SQL Server 2017のインストーラをダウンロードします。 以下からダウンロー
SQL Server 2017 では、Machine Learning Services (ML Services) という新しいサービスが追加され、この機能についても大きな内容としてアナウンスがされています。 Getting started with machine learning in SQL Server ML Services は、SQL Server 2016 では、R Services と呼ばれていたものであり、SQL Server 2017 では対応言語として、Python が追加されたことにより、名称が ML Services と変更になりました。 ドキュメント上、R Services と書かれているものは、SQL Server 2016 の時の情報になっていることが多いかと思います。 この機能は、Advanced Analytics (AA : 高度な解析基盤) という
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