הכשרת המודלים והציונים באמצעות Microsoft Fabric
לאחר שעבדת, חקרת והעבדת מראש את הנתונים שלך, באפשרותך להשתמש בנתונים כדי להכשיר מודל. הדרכה במודל היא תהליך איטרטיבי, וברצונך להיות מסוגל לעקוב אחר העבודה שלך.
Microsoft Fabric משתלב עם MLflow כדי לעקוב בקלות אחר העבודה שלך ולרשום אותה, ומאפשר לך לסקור את העבודה שלך בכל עת כדי להחליט מהי הגישה הטובה ביותר היא להכשיר את המודל הסופי. כאשר אתה עוקב אחר העבודה שלך, התוצאות שלך ניתן לשכפל בקלות.
ניתן לעקוב אחר כל עבודה שברצונך לעקוב אחריה כהתנסות.
הבנת ניסויים
בכל פעם שאתה מכשיר מודל במחברת שברצונך לעקוב אחריה, אתה יוצר ניסוי ב- Microsoft Fabric.
ניסוי יכול להיות מורכב מהפעלות מרובות. כל הפעלה מייצגת משימה שביצעת במחברת, כגון הדרכת מודל למידת מכונה.
לדוגמה, כדי להכשיר מודל למידת מכונה לתחזית מכירות, באפשרותך לנסות ערכות נתונים שונות של הדרכה עם אותו אלגוריתם. בכל פעם שאתה מכשיר מודל עם ערכת נתונים אחרת, אתה יוצר ניסוי חדש. לאחר מכן, תוכל להשוות את הפעלת הניסוי כדי לקבוע את המודל הביצועים הטובים ביותר.
התחלת מעקב אחר מדדים
כדי להשוות בין הפעלות ניסויים, באפשרותך לעקוב אחר פרמטרים, מדדים וממצאים עבור כל הפעלה.
כל הפרמטרים, המדדים והפריטים שאתה עוקב אחריהם בהפעלת ניסוי מוצגים במבט כולל על הניסויים. באפשרותך להציג את הניסוי פועל בנפרד בכרטיסיה פרטי הפעלה , או להשוות בין הפעלות עם הרשימה הפעל:
על-ידי מעקב אחר העבודה שלך עם MLflow, באפשרותך להשוות בין אימון מודלים ולהחליט איזו תצורה תקבע את המודל המתאים ביותר למקרה השימוש שלך.
הבנת מודלים
לאחר הכשרת דגם, ברצונך להשתמש בו לתיקון ניקוד. באמצעות ניקוד, אתה משתמש במודל על נתונים חדשים כדי ליצור חיזויים או תובנות. כאשר אתה מתרגל ומעקוב אחר מודל באמצעות MLflow, פריטים מאוחסנים בתוך הניסוי פועלים כדי לייצג את המודל ואת המטה-נתונים שלו. באפשרותך לשמור פריטים אלה ב- Microsoft Fabric כמודל.
על-ידי שמירת תמצאי המודל שלך כמודל רשום ב- Microsoft Fabric, באפשרותך לנהל בקלות את המודלים שלך. בכל פעם שתדריך מודל חדש ותחסוך אותו באותו שם, תוסיף גירסה חדשה למודל.
שימוש במודל כדי ליצור תובנות
כדי להשתמש במודל ליצירת חיזויים, באפשרותך להשתמש בפונקציה PREDICT ב- Microsoft Fabric. הפונקציה PREDICT בנויה להשתלב בקלות עם מודלים של MLflow ומאפשרת לך להשתמש במודל ליצירת חיזויי אצווה.
לדוגמה, מדי שבוע אתה מקבל נתוני מכירות מכמה חנויות. בהתבסס על הנתונים ההיסטוריים, אימנת מודל שעשוי לחזות את המכירות לשבוע הבא, בהתבסס על מכירות השבועות האחרונים. עקבת אחר הדגם עם MLflow ושמרת אותו ב- Microsoft Fabric. בכל פעם שמתקיימים נתוני מכירות שבועיים חדשים, השתמש בפונקציה PREDICT כדי לאפשר למודל ליצור את התחזית עבור השבוע הבא. נתוני המכירות החזויים מאוחסנים כטבלה בבית אגם, אשר מוצגת באופן חזותי בדוח Power BI כדי שמשתמשים עסקיים יוכלו לצרוך.