新しい IBM Developer JP サイトへようこそ!サイトのデザインが一新され、旧 developerWorks のコンテンツも統合されました。 詳細はこちら

ラーニング・パス: Db2 for AI

レベル トピック タイプ
100 開発者向け AI データ・ガイド ブログ
101 ハイパフォーマンスの CRUD アプリを使用して住宅販売データを収集する パターン
201a Golang とインメモリー・データベース機械学習機能を使用して住宅の価値を予測する パターン
201b Python と機械学習を使用して住宅の価値を予測する パターン

このラーニング・パスでは、具体的な例として、データ・エンジニアとデータ・サイエンティストが履歴データに基づいて住宅の価格を予測する方法を説明します。コード・パターンとサンプル・コードを使用して、組み込みストアード・プロシージャーの概要と機械学習の作成方法を学んだ上で、IBM Db2 Warehouse on Cloud を利用して、Node.js でデータベース内のレコードを作成、更新、削除する Web アプリケーションを作成します。

ラーニング・パスを開始するには、下のカードをクリックしてください。または、このラーニング・パスで取り上げるすべてのトピックを記載している上の表から、お望みのトピックにアクセスすることもできます。

開発者向け Db2 for AI ガイド

学習内容:

  • 機械学習用のストアード・プロシージャー
  • コンピューター・ビジョン
  • よく使われている言語用のコネクター
  • VSCode 拡張機能 Db2Connect

ハイパフォーマンスの CRUD アプリを使用して住宅販売データを収集する

学習内容:

  • IBM Db2 Warehouse on Cloud インスタンスを作成する
  • IBM Db2 Warehouse on Cloud にデータを保管するアプリを作成する
  • Angular を使用してフロントエンド UI を作成する
  • エンティティーを作成する

Golang とインメモリー・データベース機械学習機能を使用して住宅の価値を予測する

学習内容:

  • データを IBM Db2 Warehouse on Cloud にロードする
  • IBM Db2 Warehouse on Cloud を利用してデータをエンリッチする
  • 線形回帰モデルを作成する
  • Golang を使用して住宅の価格を予測する API を公開する

Python と機械学習を使用して住宅の価値を予測する

学習内容:

  • Watson Studio 内でプロジェクトを作成する
  • 新しいプロジェクト内で Jupyter Notebook を使用する
  • 機械学習モデルを作成してデプロイする
  • 機械学習を使用して住宅の販売価格を予測する


次のステップ: 開発者向け AI データ・ガイド