Napomena
Za pristup ovoj stranici potrebna je autorizacija. Možete se pokušati prijaviti ili promijeniti direktorije.
Za pristup ovoj stranici potrebna je autorizacija. Možete pokušati promijeniti direktorije.
Ovaj primjer stvara Power Apps AI model predviđanja koji koristi tablicu Namjera online kupca u Microsoft Dataverse. Da biste te ogledne podatke unijeli u svoje Microsoft Power Platform okruženje, omogućite postavku Implementacija oglednih aplikacija i podataka prilikom stvaranja okruženja kao što je opisano u odjeljku Izrada modela AI Builder. Ili slijedite detaljnije upute u odjeljku Priprema podataka. Nakon što su ogledni podaci uneseni Dataverse, slijedite ove korake da biste stvorili model.
Prijavite se u Power Apps OR Power Automate.
U lijevom oknu odaberite ... Više>AI čvorišta.
U odjeljku Otkrivanje mogućnosti umjetne inteligencije odaberite Modeli umjetne inteligencije.
(Nije obavezno) Da biste AI modele trajno zadržali na izborniku radi lakšeg pristupa, odaberite ikonu pribadače.
Odaberite Predviđanje – Predvidite buduće ishode iz povijesnih podataka.
Odaberite Stvori prilagođeni model.
Odabir povijesnog ishoda
Razmislite o predviđanju koje želite AI Builder napraviti. Na primjer, za pitanje "Hoće li ovaj kupac odustati?", razmislite o pitanjima poput ovih:
- Gdje je tablica koja sadrži informacije o odljevu kupaca?
- Postoji li tamo stupac u kojem se izričito navodi je li kupac odišao?
- Postoje li nepoznanice u stupcu koje bi mogle uzrokovati neizvjesnost?
Koristite ove informacije za odabir. Radeći s danim uzorcima podataka, pitanje je "je li ovaj korisnik koji je stupio u interakciju s mojom internetskom trgovinom obavio kupnju?" Ako jesu, trebao bi postojati prihod za tog kupca. Stoga bi povijesni ishod trebao biti prihod za ovog kupca. Gdje god su ove informacije prazne, gdje AI Builder vam može pomoći da napravite predviđanje.
Na padajućem izborniku Tablica odaberite tablicu koja sadrži podatke i ishod koji želite predvidjeti. Za ogledne podatke odaberite Namjera online kupca.
Na padajućem izborniku Stupac odaberite stupac koji sadrži ishod. Za ogledne podatke odaberite Prihod (oznaka). Ili, ako želite isprobati predviđanje broja, odaberite ExitRates.
Ako ste odabrali skup mogućnosti koji sadrži dva ili više ishoda, razmislite o mapiranju na "Da" ili "Ne" jer želite predvidjeti hoće li se nešto dogoditi.
Ako želite predvidjeti više ishoda, upotrijebite skup podataka za brazilsku e-trgovinu u uzorku i odaberite Narudžba BC na padajućem izborniku Tablica i Vremenske crte isporuke na padajućem izborniku Stupac .
Napomena
AI Builder Podržava ove vrste podataka za stupac ishoda:
- Da/Ne
- Izbori
- Cijeli broj
- Decimalni broj
- Broj s pomičnim zarezom
- Currency
Odaberite stupce podataka za treniranje modela
Nakon što odaberete tablicu i stupac i mapirate ishod, možete unijeti promjene u stupce podataka koji se koriste za obuku modela. Prema zadanim postavkama odabrani su svi relevantni stupci. Možete poništiti odabir stupaca koji bi mogli pridonijeti manje preciznom modelu. Ako ne znate što učiniti ovdje, ne brinite. AI Builder pokušat će pronaći stupce koji pružaju najbolji mogući model. Za ogledne podatke samo ostavite sve kako jest i odaberite Dalje.
Razmatranja o odabiru stupca podataka
Najvažnija stvar koju ovdje treba uzeti u obzir je je li stupac koji nije vaš stupac povijesnog ishoda neizravno određen ishodom.
Recimo da želite predvidjeti hoće li pošiljka kasniti. Možda u podacima imate stvarni datum isporuke. Taj je datum prisutan tek nakon isporuke narudžbe. Dakle, ako uključite ovaj stupac, model će imati gotovo 100-postotnu točnost. Narudžbe koje želite predvidjeti još neće biti isporučene i neće imati popunjen stupac s datumom isporuke. Dakle, trebali biste poništiti odabir ovakvih stupaca prije vježbanja. U strojnom učenju to se naziva ciljno curenje ili curenje podataka. AI Builder pokušava filtrirati stupce koji su "predobri da bi bili istiniti", ali ih ipak trebate provjeriti.
Napomena
Kada odaberete podatkovna polja, neke vrste podataka, kao što je Slika, koje se ne mogu koristiti kao ulaz za treniranje modela, ne prikazuju se. Osim toga, sistemski stupci kao što je Stvoreno prema zadanim su postavkama izuzeti.
Korištenje podataka iz povezanih tablica
Ako imate povezane tablice koje bi mogle poboljšati performanse predviđanja, možete uključiti i njih. Kao što ste učinili kada ste željeli predvidjeti hoće li klijent odustati, trebali biste uključiti dodatne informacije koje bi se mogle nalaziti u zasebnoj tablici. AI Builder Podržava odnose više na jedan u ovom trenutku.
Filtrirajte svoje podatke
Nakon što odaberete stupce podataka za vježbanje, možete filtrirati podatke. Tablice će sadržavati sve retke. Međutim, možda ćete se htjeti usredotočiti na vježbanje i predviđanje na podskupu redaka. Ako znate da u istoj tablici koju koristite za treniranje modela postoje nevažni podaci, možete ih filtrirati pomoću ovog koraka.
Ako, primjerice, primijenite filtar da biste pogledali samo regiju SAD-a, model će se trenirati na retcima u kojima je ishod poznat samo za regiju SAD-a. Kada se ovaj model trenira, napravit će predviđanje samo za retke u kojima ishod nije poznat samo za regiju SAD-a.
Iskustvo filtriranja isto je kao u uređivaču prikaza Power Apps . Započnite dodavanjem:
- Redak koji sadrži uvjet jednog filtra.
- Grupa, koja vam omogućuje ugniježđenje uvjeta filtra.
- Povezana tablica koja vam omogućuje stvaranje uvjeta filtra u povezanoj tablici.
Odaberite stupac, operator i vrijednost koja predstavlja uvjet filtra. Potvrdne okvire možete koristiti za grupiranje redaka ili za skupno brisanje redaka.