Inferencing w bazie danych za pomocą usługi Azure Machine Learning i PostgreSQL

Nowoczesne aplikacje wymagają prognozowania w czasie rzeczywistym, ale przenoszenie danych między bazami danych i serwerami uczenia maszynowego powoduje opóźnienia i złożoność. Integracja modeli uczenia maszynowego bezpośrednio z relacyjną bazą danych rozwiązuje to wąskie gardło. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez proces łączenia usługi Azure Database for PostgreSQL z usługą Azure Machine Learning. Nauczysz się rejestrować modele, konfigurować bezpieczne połączenia i wykonywać zapytania predykcyjne bezpośrednio za pomocą SQL. Poznaj podstawy wnioskowania z uczenia maszynowego na poziomie bazy danych; Skonfiguruj połączenie między usługą Azure Database for PostgreSQL i usługą Machine Learning; Wdrażaj modele uczenia się maszyn do zarządzanych punktów końcowych w celu wykorzystania bazy; Napisz zapytania SQL, które wywołują modele uczenie maszynowe w celu tworzenia prognoz w czasie rzeczywistym; Zastosuj nowoczesne techniki wyszukiwania wektorowego za pomocą pgvector do zaawansowanych zapytań semantycznych; Zabezpiecz potok bazy danych do uczenia maszynowego za sprawą najlepszych praktyk kontroli dostępu. Począwszy od podstawowej architektury i terminologii, ten kurs przeprowadzi Cię krok po kroku przez logikę wdrażania modelu, konfigurację rozszerzenia SQL i optymalizację zapytań. Będziesz ćwiczyć poprzez pisemne scenariusze i przykłady strukturalne SQL. Zaprojektowany dla administratorów baz danych, inżynierów danych i programistów backendowych, którzy nie znają integracji uczenia maszynowego w chmurze, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie SQL. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc inteligentnych zapytań SQL.