Compartir por


Preparación dos datos

Antes de crear o modelo de predición, convén asegurarse de que os datos estean no Microsoft Dataverse formato correcto.

Crea a túa táboa personalizada

Tes datos que queiras importar a Dataverse para adestrar con eles AI Builder? Primeiro, tes que crear unha táboa. Neste exemplo, proporcionaremos unha solución que ten táboas personalizadas predefinidas. Para usar os teus propios datos, crea unha táboa personalizada e úsaa en lugar do exemplo que se usa aquí.

Nota

Para obter os mellores resultados, use un conxunto de datos que teña un tamaño inferior a 1,5 GB. Se non, AI Builder só usará 1,5 GB dos teus datos para adestrar e facer predicións. Dado que non podes controlar que datos que superen o límite de 1,5 GB non se usarán, debes optimizar os teus datos para que se manteñan por debaixo de 1,5 GB.

Conxunto de datos de mostra para o modelo de predición

  1. Descarga o paquete de conxunto de datos de exemplo AI Builder :

    1. Seleccione AIBPredictionSample_simpledeploy_v4.21.3.zip.
    2. Selecciona o botón Descargar .

    Captura de pantalla da pantalla de descarga en GitHub.

  2. Asegúrate de que o ficheiro non estea bloqueado despois da descarga. Para facer isto:

    1. No cartafol Descargas, busca o ficheiro zip descargado, fai clic co botón dereito e selecciona Propiedades.
    2. Na lapela Xeral, seleccione a caixa de verificación Desbloquear e, a seguir, seleccione Aplicar.

    Captura de pantalla das propiedades do ficheiro .zip.

  3. Extrae o ficheiro .zip e busca PackageDeployer.exe no cartafol extraído.

    Captura de pantalla que mostra PackageDeployer.exe seleccionado.

  4. Execute PackageDeployer.exe. Aparecerá a seguinte pantalla.

    Captura de pantalla da páxina de inicio. Package Deployer

  5. Seleccione Continuar.

  6. Selecciona Office 365 e, a seguir, selecciona Iniciar sesión.

    Captura de pantalla do inicio de sesión en Package Deployer.

  7. Introduza as credenciais que emprega para iniciar sesión no portal de Maker e, a seguir, seleccione Seguente. Power Apps

    Captura de pantalla na que se introducen as credenciais.

  8. Se o inicio de sesión se realiza correctamente, verás a pantalla de benvida. Lea a mensaxe e, a seguir, seleccione Seguinte.

    Captura de pantalla da instalación do conxunto de datos de exemplo de predición AI Builder .

  9. Na pantalla Listo para instalar , asegúrate de que estás a instalar a solución no ambiente correcto e, a seguir, selecciona Seguinte.

    Captura de pantalla que mostra o paquete de solucións que se vai instalar e o nome da organización.

  10. Na pantalla Lectura da configuración do instalador do conxunto de datos de predicións AIB , lea a información de resumo dos datos e as solucións que se importan e, a seguir, seleccione Seguinte.

    Importar os datos tardará uns minutos. A medida que cada paso se completa correctamente, verás un círculo verde cunha marca de verificación xunto ao paso.

    Captura de pantalla do resumo da configuración do instalador do conxunto de datos de predicións AI Builder .

  11. Na pantalla Instalación completada , seleccione Finalizar.

    Captura de pantalla que mostra a instalación completa.

Como podes usar as solucións que instalaches

O conxunto de datos de exemplo instala dúas solucións no teu entorno. Tamén instala datos de exemplo para as entidades incluídas:

  • Comercio brasileiro: Úsase para predicir varios resultados. Selecciona Pedidos BC como táboa e Puntualidade de entrega como columna cando escollas o que queres predicir.

  • AI Builder Intención do comprador en liña: Uso para predición binaria e predición numérica.

    • Selecciona Intencións do comprador en liña como táboa e Ingresos (etiqueta) como columna se queres probar a predición binaria.
    • Selecciona Intencións do comprador en liña como táboa. Selecciona tamén ExitRates ou BounceRates como columna se queres probar a predición numérica.

Se precisas axuda para crear un modelo de predición, segue as instrucións de Crear un modelo de predición.

Captura de pantalla dos detalles da solución.

Agora estás listo para ir ao seguinte paso.

Seguinte paso

Crear un modelo de predición