Notebook di Microsoft Fabric per il training IA

modelli direttamente sui dati del Lakehouse, senza caos di CSV

Un modello di churn che fallisce dopo 20 ore sul portatile per limite di RAM non è un caso isolato: i dati aziendali hanno superato l’hardware locale. Questo episodio mostra come i notebook di Microsoft Fabric portano il training vicino ai dati del Lakehouse: niente esportazioni, niente caos di CSV, Python o R nel cloud.

▶ Notebook di Microsoft Fabric per il training IA: modelli direttamente sui dati del Lakehouse, senza caos di CSV (Doppiaggio IA)

Cosa scoprirai:

1. Perché i computer locali cedono con dataset da più terabyte tra CPU, RAM e I/O del disco, e perché il campionamento perde pattern preziosi
2. Accesso diretto al Lakehouse: Spark esegue join, filtri e aggregazioni dove risiedono i dati
3. Feature engineering su larga scala: set di feature snelli, alta cardinalità e pattern temporali, Featuretools su Spark
4. Scelta del modello: XGBoost, LightGBM, regressione logistica o deep learning, confrontando più esecuzioni sugli stessi dati
5. Monitoraggio in tempo reale, checkpoint, versionamento e valutazione distribuita senza che i dati lascino il Lakehouse

Questo episodio è una versione italiana doppiata con l’IA del video animato di M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.