Ноутбуки Microsoft Fabric для навчання ШІ

моделі просто на даних Lakehouse, без хаосу з CSV

Модель відтоку клієнтів, яка після 20 годин на ноутбуці падає через брак RAM, — не рідкість: бізнес-дані давно переросли локальне залізо. У цьому випуску — як ноутбуки Microsoft Fabric переносять навчання до даних у Lakehouse: без експортів, без хаосу з CSV, на Python або R у хмарі.

▶ Ноутбуки Microsoft Fabric для навчання ШІ: моделі просто на даних Lakehouse, без хаосу з CSV (ШІ-дубляж)

Що ви дізнаєтеся:

1. Чому локальні машини не справляються з багатотерабайтними наборами (CPU, RAM, дисковий ввід-вивід) і чому вибірка втрачає цінні закономірності
2. Прямий доступ до Lakehouse: Spark виконує з’єднання, фільтри й агрегації там, де лежать дані
3. Конструювання ознак у масштабі: компактні набори ознак, висока кардинальність і часові патерни, Featuretools на Spark
4. Вибір моделі: XGBoost, LightGBM, логістична регресія чи глибоке навчання — порівняння кількох запусків на тих самих даних
5. Моніторинг у реальному часі, контрольні точки, версіонування та розподілене оцінювання без виходу даних із Lakehouse

Цей випуск — українська версія з ШІ-дубляжем анімованого відео з M365 Show від Microsoft MVP Мірко Петерса.