패브릭 데이터 과학 설명서

패브릭 데이터 과학 및 패브릭의 AI 환경에 대해 알아봅니다.

데이터 과학에 대한 정보

개요

• 데이터 과학이란?

자습서

• 데이터 과학 엔드 투 엔드 자습서

Copilot

개요

• 개요
• 노트북에서의 채팅 마법

방법 가이드

• Copilot 채팅 패널 사용

패브릭 데이터 에이전트(미리 보기)

개요

• 패브릭 데이터 에이전트(미리 보기)란?

시작하기

• Adventure Works를 통해 패브릭 데이터 에이전트
• 패브릭 데이터 에이전트 사용을 시작하기
• 데이터 에이전트 구성

방법 가이드

• 패브릭 데이터 에이전트 테넌트 설정
• Copilot Studio에서 패브릭 데이터 에이전트 사용

시작하기

시작하기

• 데이터 과학 자습서 소개
• 데이터 과학 역할 및 권한
• 기계 학습 모델
• AI 기능
• 의미 체계 연결이란?

자습서

자습서

• 엔드 투 엔드 AI 샘플을 사용하는 방법
• 시계열 예측 모델 학습 및 평가
• 변동 예측 모델 만들기, 평가 및 점수 매기기

모델 점수 산출

방법 가이드

• PREDICT를 사용하여 모델 점수 매기기
• 실시간 예측 제공

데이터 준비

방법 가이드

• 데이터 랭글러를 사용하여 데이터 준비를 가속화하는 방법
• Pandas를 사용하여 데이터를 읽고 쓰는 방법

모델을 훈련시키기

개요

• 학습 개요

방법 가이드

• Spark MLlib로 훈련하기
• Scikit-learn을 사용한 모델 학습
• PyTorch를 통해 모델 학습

모델 및 실험 추적

방법 가이드

• 기계 학습 실험
• 패브릭 자동 로깅

SynapseML을 사용하는 AI

시작하기

• 첫 번째 SynapseML 모델
• 다른 버전의 SynapseML 설치

방법 가이드

• SynapseML을 사용하여 빅 데이터에 OpenAI 사용
• SynapseML에서 Foundry 도구 사용

참조 문서

참조

• SemPy Python SDK