دفاتر Microsoft Fabric لتدريب الذكاء الاصطناعي

نماذج مباشرة على بيانات Lakehouse دون فوضى ملفات CSV

نموذج للتنبؤ بتسرب العملاء يفشل بعد 20 ساعة على الحاسوب المحمول بسبب حدود الذاكرة ليس حالة نادرة، فبيانات الأعمال تجاوزت قدرات الأجهزة المحلية. تعرض هذه الحلقة كيف تنقل دفاتر Microsoft Fabric التدريب إلى بيانات Lakehouse مباشرة: بلا تصدير ولا فوضى CSV، وبلغة Python أو R في السحابة.

▶ دفاتر Microsoft Fabric لتدريب الذكاء الاصطناعي: نماذج مباشرة على بيانات Lakehouse دون فوضى ملفات CSV (دبلجة بالذكاء الاصطناعي)

ما ستتعلمه:

1. لماذا تعجز الأجهزة المحلية أمام مجموعات بيانات بحجم تيرابايتات (المعالج والذاكرة وإدخال/إخراج القرص)، ولماذا يُضيّع أخذ العينات أنماطًا قيّمة
2. الوصول المباشر إلى Lakehouse: ينفّذ Spark عمليات الربط والتصفية والتجميع حيث توجد البيانات
3. هندسة الميزات على نطاق واسع: مجموعات ميزات رشيقة، والقيم عالية التنوع والأنماط الزمنية، وFeaturetools على Spark
4. اختيار النموذج: XGBoost أو LightGBM أو الانحدار اللوجستي أو التعلم العميق، مع مقارنة عدة تشغيلات على البيانات نفسها
5. مراقبة فورية ونقاط حفظ وإدارة إصدارات وتقييم موزّع دون أن تغادر البيانات Lakehouse

هذه الحلقة نسخة عربية مدبلجة بالذكاء الاصطناعي من الفيديو التوضيحي المتحرك ضمن M365 Show للخبير MVP من مايكروسوفت Mirko Peters.