Kurz: Využívání modelů Azure Machine Learning v Power BI

Tento kurz vás provede vytvořením sestavy Power BI na základě modelu strojového učení. Na konci tohoto kurzu budete umět:

• Vyhodnotit modely strojového učení (nasazené pomocí Azure Machine Learning) v Power BI
• Připojit se k modelu Azure Machine Learning v Editoru Power Query
• Vytvořit sestavu s vizualizací na základě tohoto modelu
• Publikovat tuto sestavu do služby Power BI
• Nastavit plánované aktualizace sestavy

Poznámka

V současné době se koncové body Online (koncový bod v2) v Power BI zatím nepodporují. Webové služby ACI/AKS (webové služby v1) se podporují jenom.

Předpoklady

Před zahájením tohoto kurzu:

• Vytrénujte a nasaďte model strojového učení ve službě Azure Machine Learning. Použijte jeden z těchto tří kurzů pro Azure Machine Learning:

  • Možnost A: Kód
  • Možnost B: Návrhář
  • Možnost C: Automatizované strojové učení

• Zaregistrujte se k bezplatné zkušební verzi Power BI

• Na místní počítač nainstalujte Power BI Desktop.

Vytvoření datového modelu

Otevřete Power BI Desktop a vyberte Načíst data. V dialogovém okně Získat data vyhledejte web. Vyberte připojení ke zdroji >webu.

V dialogovém okně Z webu do pole vložte tuto zkopírovanou adresu URL:

https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.tab.txt

Vyberte OK.

Ve webovém obsahu accessu vyberte Anonymní>připojení.

Pomocí tlačítka Transformovat data otevřete okno Editoru Power Query.

Na pásu karet Domů v Editoru Power Query vyberte tlačítko Azure Machine Learning.

Po přihlášení k účtu Azure pomocí jednotného přihlašování se zobrazí seznam dostupných služeb. Vyberte službu my-sklearn-service, kterou jste vytvořili v kurzu Trénování a nasazení modelu strojového učení.

Power Query automaticky vyplní sloupce. Vzpomeňte si, že v našem schématu pro službu jsme měli dekoratér Pythonu, který zadal vstupy. Vyberte OK.

Poznámka

U modelů časových řad nemusí Power BI automaticky rozpoznat formát data pro sloupec času. Pokud chcete pokračovat, před vyvoláním služby Azure Machine Learning převeďte sloupec času na typ Datum a čas v Power BI.

Tlačítko OK zavolá službu Azure Machine Learning. Aktivuje upozornění o ochraně osobních údajů pro data i koncový bod.

Vyberte Pokračovat. Na další obrazovce vyberte Ignorovat kontroly úrovně ochrany osobních údajů pro tento soubor>Uložit.

Po vyhodnocení dat Power Query vytvoří další sloupec s názvem AzureML.my-diabetes-model.

Data, která služba vrátí, mají formu seznamu.

Poznámka

Pokud jste nasadili model návrháře, zobrazí se záznam.

Pokud chcete získat předpovědi, vyberte dvojitou šipku v záhlaví > sloupce AzureML.my-diabetes-modelRozbalit na nové řádky.

Po rozbalení uvidíte předpovědi ve sloupci AzureML.my-diabetes-model.

Pomocí těchto dalších kroků dokončete vyčištění datového modelu.

1. Přejmenujte sloupec AzureML.my-diabetes-model na předpokládané.
2. Přejmenujte sloupec Y na skutečné.
3. Změňte typ sloupce skutečné: Vyberte sloupec a pak na pásu karet Transformace vyberte Datový typ>Desetinné číslo.
4. Změňte typ sloupce předpokládané: Vyberte tento sloupec a pak na pásu karet Transformace vyberte Datový typ>Desetinné číslo.
5. Na pásu karet Domů vyberte Zavřít & použít.

Vytvoření sestavy s vizualizacemi

Teď můžete vytvořit některé vizualizace k zobrazení dat.

1. V podokně Vizualizace vyberte Spojnicový graf.
2. Když je vybraná vizualizace ve spojnicovém grafu:
3. Přetáhněte pole AGE (Věk) na Osu.
4. Přetáhněte pole skutečné na Hodnoty.
5. Přetáhněte pole předpokládané na Hodnoty.

Změňte velikost spojnicového grafu tak, aby vyplnil stránku. Sestava teď obsahuje jeden spojnicový graf se dvěma spojnicemi, jednou pro předpokládané a druhou pro skutečné hodnoty, rozloženými podle věku.

Publikování sestavy

Pokud chcete, můžete přidat další vizualizace. V zájmu stručnosti v tomto kurzu sestavu publikujeme.

1. Sestavu uložte.

2. Vyberte Soubor>Publikovat>Publikovat do Power BI.

3. Přihlaste se ke službě Power BI.

4. Vyberte Pracovní prostor.

5. Po úspěšném publikování sestavy vyberte odkaz Otevřít <MY_PBIX_FILE.pbix> v Power BI . Sestava otevře sestavu v Power BI v prohlížeči.

   

Povolení aktualizace datových sad

V případě, kdy se zdroj dat aktualizuje o nová data k vyhodnocení, je potřeba aktualizovat přihlašovací údaje, aby se mohla data vyhodnotit.

V Pracovním prostoru ve službě Power BI v černém pruhu záhlaví vyberte Další možnosti (...)>Nastavení>Nastavení.

Vyberte Datové sady, rozbalte Přihlašovací údaje ke zdroji dat a pak vyberte Upravit přihlašovací údaje.

Postupujte podle pokynů pro azureMLFunctions a Web. Nezapomeňte vybrat úroveň ochrany osobních údajů. Teď můžete nastavit Plánovanou aktualizaci dat. Vyberte Četnost aktualizace a Časové pásmo. Můžete také vybrat e-mailovou adresu, na kterou může Power BI odesílat oznámení o selhání aktualizace.

Vyberte Použít.

Poznámka

Když se data aktualizují, odešlou se data také do vašeho koncového bodu Azure Machine Learning k vyhodnocení.

Vyčištění prostředků

Důležité

Prostředky, které jste vytvořili, můžete využít jako předpoklady pro jiné kurzy a články s postupy pro Azure Machine Learning.

Pokud vytvořené prostředky neplánujete použít, odstraňte je, aby se za ně neúčtovaly žádné poplatky.

1. Úplně nalevo na webu Azure Portal vyberte Skupiny prostředků.

2. V seznamu vyberte skupinu prostředků, kterou jste vytvořili.

3. Vyberte Odstranit skupinu prostředků.

   

4. Zadejte název skupiny prostředků. Vyberte Odstranit.

5. V Pracovním prostoru ve službě Power BI odstraňte sestavu a související datovou sadu. Nemusíte odstraňovat Power BI Desktop ani sestavu v počítači. Power BI Desktop je zdarma.

Další kroky

V této sérii kurzů jste se naučili, jak nastavit plán v Power BI tak, aby se nová data mohla vyhodnocovat pomocí vašeho koncového bodu v Azure Machine Learning.