培训
认证
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate - Certifications
使用 Python、Azure 机器学习和 MLflow 管理数据引入和准备、模型训练和部署以及机器学习解决方案监视。
有关非特定于此 AI 模型的 AI Builder 要求的信息,请转到 AI 模型先决条件。
创建预测模型的人员应该对相关业务有足够的了解,以了解数据集的含义。
在 AI Builder 中创建 AI 模型时无需编码技能,因此,即使不是开发人员或数据科学家也能使用 AI Builder 预测模型。 如果不熟悉某个概念,可在 AI Builder 中选择查看文档或帮助链接。
您的数据必须在 Microsoft Dataverse 中。
确保管理员为您分配了对数据具有读取特权的安全角色。
对于标签数据列的每个类,至少需要 10 个历史结果行,以训练预测模型。
训练的最低要求是 50 个行,但是要获得最佳结果,至少应有 1,000 个行。
为了帮助您快速开始预测,AI Builder 提供了示例数据,您可以使用这些数据来开始预测。 有关详细信息,请转到使用示例数据进行预测。
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使用 Python、Azure 机器学习和 MLflow 管理数据引入和准备、模型训练和部署以及机器学习解决方案监视。