Al empezar a hablar de ciencia de datos se vuelven comunes las palabras minería de datos y machine learning. En esta sesión se presentarán las capacidades de minería de datos en SQL Server y las posibilidades que nos ofrece Azure Machine Learning.
1. Minería de datos / Machine Learning
30 de Setiembre 2015 (12 pm GMT -5)
Andrei Garzon
Resumen:
Al empezar a hablar de ciencia de datos se vuelven comunes las
palabras minería de datos y machine learning. En esta sesión se
presentarán las capacidades de minería de datos en SQL Server y
las posibilidades que nos ofrece Azure Machine Learning..
Está por comenzar:
Moderador: Carlos Ulate
Próximos Eventos
14 de Octubre
Guillermo Taylor
SQL Server 2016 Strech
Database desde cada ángulo
07 de Octubre
Kenneth Ureña
SQL Server 2016: Row Level
Security
21 de Octubre
Carlos Ulate
Prácticas recomendadas para
SQL Server en Microsoft Azure
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6. Minería de datos / Machine Learning
30 de Setiembre de 2015
Andrei Garzon
MCT, MCSE, MCSA
@andreigarzon
http://andreigarzon.wordpress.com
Moderador: Carlos Ulate
9. Definiciones
Machine Learning (Aprendizaje automático)
• Permitir que las máquinas (computadoras) aprendan
utilizando ejemplos
Minería de datos
• Descubrir patrones en los datos
• Utiliza técnicas de Machine Learning
12. Tipos de Aprendizaje
Aprendizaje Supervisado
• Conozco las respuestas
• Entreno el modelo con las respuestas conocidas
• Verifico los resultados del modelo con las respuestas conocidas
• Publico el modelo para predecir nuevos datos
15. Herramientas
SQL Server Data Mining
• Desde SQL Server 2000
• Cliente en Excel (2007, 2010, 2013)
• Datos Locales
Azure Machine Learning
• Entorno web
• Datos en Azure
18. Resumen
• SQL Server DM
• Requiere SSAS
• Datos locales
• Fácil consumo desde Excel
• 9 algoritmos
• Consumo principalmente en
batch
12/9/2015 | SQL Saturday #448 – Bogotá, Colombia3 |
• Azure ML
• Fácil despliegue
• Datos Azure
• Interfaz Web
• Algoritmos predefinidos
• Permite Extensibilidad (R, Phyton)
• Consumo en batch o web service
19. SQL Server 2016 Strech Database desde cada ángulo
07 de Octubre (12 pm GMT -5)
Kenneth Ureña
Resúmen:
En esta charla se hablara Strech Database en SQL Server 20016.
Próximo Evento
Notas del editor
Train model on training set. Attempt to score items in Test set. Evaluate effectiveness of trained model; comparing scored test set against known answers.
Why not include everything in the training set to maximize training? Because having the ability to test the algorithm is important.
If scored too well, is there something inaccurate about the training scenario (may include leading attributes, such as credits towards graduation when predicting graduation rates)