Como implica su pregunta, SQL y el “aprendizaje automático” son algo, pero no completamente, ortogonales. Si tuviera que ver la exploración de datos basada en SQL y el aprendizaje automático como diferentes fases del viaje analítico (que yo hago), entonces son complementarios. Pero también requieren conjuntos de habilidades muy diferentes, que se basan en la programación iterativa con Python o Java. La mayoría de los analistas orientados a SQL no tendrán esas habilidades.
La buena noticia es: hoy en día, los modelos de aprendizaje automático no necesitan ser construidos y entrenados desde cero.
No voy a hacer comparaciones con otras ofertas, pero Google Cloud ofrece un amplio espectro de opciones de ML que incluye modelos preconstruidos para reconocimiento de imagen, reconocimiento de voz y análisis de texto entregados a través de API basadas en la nube, a un Cloud ML administrado servicio que le permite crear su propio modelo utilizando las bibliotecas TensorFlow y entrenarlo con datos que residen en Google Cloud Storage o Google BigQuery (después del procesamiento previo con Cloud Dataflow). Entonces, hay opciones que van desde “Hazlo por mí” hasta “Lo haré yo mismo”.
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Casi no hace falta decir que Google tiene una amplia experiencia tanto en investigación de aprendizaje automático como en aplicaciones comerciales, y está trabajando arduamente para democratizar ML a través de código abierto (TensorFlow), así como de API fáciles de consumir. Hay algo para todos.
