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SQL Server管理者のための動的管理ビュー入門編

SQL Serverの動作パラメータを把握しよう(後編)


 次期SQL Server 2017ではデータサイエンスの分野で多くの支持を得ているPythonがサポートされます。これにより、SQL Serverのコンテキストの中でデータロード、学習モデル開発、予測実行までの一連を完結できるようになります。もちろんGPUもサポートされており、高精度な学習モデルをより短期間で開発できます。また、GPUマシンについては、既にMicrosoft Azure N シリーズとしてクラウド上でも容易に手配できるようになっています。さっそく、Microsoft Azure上に環境を用意し試してみましたが、サーバー構築から簡単な予測実行までの一連をわずか数時間でできました。マイクロソフトにより機械学習を活用するための敷居はぐっと下がっていることがうかがえ、今後より身近なものになっていきそうです。

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この記事の著者

太田智行(オオタトモユキ)

NECソリューションイノベータ株式会社
2002年入社以来、SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQLを活用したSIを多数経験。
2013年Microsoft社と「In-Memory OLTP機能」の徹底検証を実施。
以来、SQL Server...

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