Aprendizaje Automático con K-Means y SQL Server
Bienvenido al Mundo del Aprendizaje Automático con K-Means y SQL Server
Por Daniel Calbimonte, 2024-01-08
¡Bienvenido al fascinante viaje donde exploraremos la aplicación de K-Means, un poderoso algoritmo de aprendizaje automático, a datos almacenados en SQL Server! En este artículo, desentrañaremos los secretos de este algoritmo y cómo puede revelar patrones ocultos en tus conjuntos de datos.
Introducción
En el apasionante mundo del aprendizaje automático, K-Means destaca como una herramienta valiosa para agrupar datos y descubrir conexiones significativas. Acompáñanos mientras exploramos cómo aplicar este algoritmo a los datos almacenados en SQL Server mediante el uso de Python.
Requisitos
Antes de sumergirnos en este emocionante viaje, asegúrate de tener los siguientes elementos preparados:
- Python instalado en tu entorno de desarrollo.
- Un editor de código (recomendamos Visual Studio Code, pero puedes elegir tu favorito).
- Una instalación de SQL Server para alojar tus datos.
- La base de datos Adventureworks2019DW con los datos que deseas analizar.
Con estos elementos en su lugar, estarás listo para descubrir el poder de K-Means aplicado a datos de SQL Server. ¡Comencemos!
Artículo
Enlace: https://www.sqlservercentral.com/articles/machine-learning-k-means-applied-to-sql-server-data
Para leer el artículo en inglés, vea estas instrucciones:
Para ver el artículo en español, siga estos pasos:
Imágenes
Algunas imágenes fueron generadas en Bing Image Creator
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