Deli z drugimi prek

Ustvarjanje napovednega modela

  • Članek

Ta primer ustvari Power Apps predvidevanje model AI, ki uporablja tabelo namenov spletnega nakupovalca Microsoft Dataverse. Če želite te vzorčne podatke prenesti v svoje Microsoft Power Platform okolje, omogočite nastavitev Uvedi vzorčne aplikacije in podatke ko ustvarite okolje, kot je opisano v Vgradite model AI Builder. Ali pa sledite podrobnejšim navodilom v Priprava podatkov. Ko so vzorčni podatki v Dataverse, sledite tem korakom, da ustvarite svoj model.

  1. Prijavite se v Power Apps ali Power Automate.

  2. V levem podoknu izberite ... Več>AI hub.

  3. V razdelku Odkrijte zmogljivost AI izberite Modeli AI.

    (Izbirno) Če želite imeti modele AI trajno v meniju za lažji dostop, izberite ikono žebljička.

  4. Izberite predvidevanje - Napovedujte prihodnje rezultate iz zgodovinskih podatkov.

  5. Izberite Ustvari model po meri.

Izberite svoj zgodovinski rezultat

Pomislite na predvidevanje, ki ga želite AI Builder izdelati. Na primer, za vprašanje "Ali bo ta stranka odpadla?" razmislite o vprašanjih, kot so ta:

  • Kje je tabela, ki vsebuje informacije o odlivu strank?
  • Ali obstaja stolpec, v katerem je natančno navedeno, ali je stranka odpadla?
  • Ali so v stolpcu neznanke, ki bi lahko povzročile negotovost?

Uporabite te podatke za izbiro. Pri delu s podanimi vzorčnimi podatki je vprašanje "ali je ta uporabnik, ki je komuniciral z mojo spletno trgovino, opravil nakup?" Če bi, bi morala ta stranka imeti prihodek. Torej bi moral biti zgodovinski rezultat, ali obstaja prihodek za to stranko. Kjer koli so te informacije prazne, vam lahko AI Builder pomagajo narediti predvidevanje.

  1. V spustnem meniju Tabela izberite tabelo, ki vsebuje podatke in rezultat, ki ga želite predvideti. Za vzorčne podatke izberite Namen spletnega nakupovalca.

  2. V spustnem meniju Stolpec izberite stolpec, ki vsebuje rezultat. Za vzorčne podatke izberite Prihodek (oznaka). Če pa želite preizkusiti predvidevanje števila, izberite Izhodne stopnje.

  3. Če ste izbrali nabor možnosti, ki vsebuje dva ali več izidov, razmislite o preslikavi na »Da« ali »Ne«, ker želite predvideti, ali se bo kaj zgodilo.

  4. Če želite predvideti več rezultatov, uporabite nabor podatkov o brazilskem e-trgovini v vzorcu in izberite BC Order v Tabeli spustnem meniju in Časovnice dostave v Stolpec spustnem meniju.

opomba,

AI Builder podpira te vrste podatkov za stolpec rezultatov:

  • Da/ne
  • Možnosti
  • Celo število
  • Decimalno število
  • Število s plavajočo vejico
  • Valuta

Izberite podatkovne stolpce za usposabljanje vašega modela

Ko izberete tabelo in stolpec in preslikate svoj rezultat, lahko spremenite podatkovne stolpce, ki se uporabljajo za usposobiti model. Privzeto so izbrani vsi ustrezni stolpci. Prekličete lahko izbiro stolpcev, ki lahko prispevajo k manj natančnemu modelu. Če ne veste, kaj storiti tukaj, ne skrbite. AI Builder bo poskušal najti stolpce, ki zagotavljajo najboljši možni model. Za vzorčne podatke pustite vse, kot je, in izberite Naprej.

Premisleki pri izbiri podatkovnega stolpca

Najpomembnejša stvar, ki jo morate tukaj upoštevati, je, ali je stolpec, ki ni vaš stolpec zgodovinskih izidov, posredno določen z izidom.

Recimo, da želite predvideti, ali bo pošiljka zamujala. Morda imate v svojih podatkih dejanski datum dostave. Ta datum je prisoten šele po dostavi naročila. Torej, če vključite ta stolpec, bo imel model skoraj 100-odstotno natančnost. Naročila, ki jih želite predvideti, še ne bodo dostavljena in ne bodo imela izpolnjenega stolpca z datumom dostave. Zato bi morali pred treningom preklicati izbiro stolpcev, kot je ta. V Strojno učenje se to imenuje target leakage ali data leakage. AI Builder poskuša filtrirati stolpce, ki so "predobri, da bi bili resnični", vendar bi jih vseeno morali preveriti.

opomba,

Ko izbirate podatkovna polja, nekatere vrste podatkov, na primer Slika, ki je ni mogoče uporabiti kot vnos za usposabljanje modela, niso prikazane. Poleg tega so sistemski stolpci, kot je Ustvarjeno dne, privzeto izključeni.

Če imate povezane tabele, ki bi lahko izboljšale delovanje predvidevanje, lahko vključite tudi te. Kot ste storili, ko ste želeli predvideti, ali bo stranka odpadla, bi morali vključiti dodatne informacije, ki so lahko v ločeni tabeli. AI Builder trenutno podpira način "več proti enemu" Odnosi.

Filtriranje podatkov

Ko izberete podatkovne stolpce za usposabljanje, lahko podatke filtrirate. Vaše tabele bodo vsebovale vse vrstice. Vendar se boste morda želeli osredotočiti na usposabljanje in predvidevanje na podnaboru vrstic. Če veste, da so v isti tabeli, ki jo uporabljate za usposabljanje modela, nepomembni podatki, jih lahko s tem korakom filtrirate.

Če na primer uporabite filter za ogled samo regije ZDA, se bo model uril na vrsticah, kjer je rezultat znan samo za regijo ZDA. Ko je ta model usposobljen, bo naredil predvidevanje le za vrstice, kjer izid ni znan samo za regijo ZDA.

Izkušnja filtriranja je enaka kot v Power Apps urejevalniku pogleda. Začnite z dodajanjem:

  • Vrstica, ki vsebuje en pogoj filtra.
  • Skupina, ki vam omogoča ugnezdenje pogojev filtra.
  • Sorodna tabela, ki vam omogoča, da ustvarite pogoj filtra za sorodno tabelo.

Izberite stolpec, operator in vrednost, ki predstavlja pogoj filtra. Potrditvena polja lahko uporabite za združevanje vrstic ali za množično brisanje vrstic.

Naslednji korak

Usposobite in objavite svoj predvidevanje model