Power BI Dataflows cung cấp công cụ ETL đơn giản và mạnh mẽ cho phép các nhà phân tích chuẩn bị dữ liệu để phân tích thêm. AutoML cho phép người dùng tận dụng nỗ lực đầu tư đáng kể vào việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, tạo các bộ dữ liệu có thể được sử dụng trong toàn doanh nghiệp, tổ chức để xây dựng các mô hình học máy trực tiếp trong Power BI.
Với AutoML, khoa học dữ liệu tạo các mô hình ML được Power BI tự động hóa, với các bộ bảo vệ để đảm bảo chất lượng mô hình và khả năng hiển thị để đảm bảo người dùng có cái nhìn sâu sắc về các bước được sử dụng để tạo mô hình ML của mình.
AutoML cũng nhấn mạnh Khả năng giải thích (Explainability) – làm nổi bật các tính năng chính trong số các đầu vào có ảnh hưởng nhất đến các dự đoán mà mô hình trả về. Vòng đời đầy đủ để tạo, lưu trữ và triển khai các mô hình ML được quản lý bởi Power BI, không có bất kỳ phụ thuộc bổ sung nào.
AutoML có sẵn cho các luồng dữ liệu trong các không gian làm việc được lưu trữ trên Power BI Premium và dung lượng nhúng. Trong bản phát hành này, SOFT365.vn sẽ giới thiệu hỗ trợ cho các mô hình ML cho Dự đoán nhị phân (Binary Predictions), phân loại (Classifications) và điều chỉnh (Regressions). Dự báo thời gian cũng sẽ có sẵn trong thời gian ngắn.
Tạo mô hình AutoML
Để tạo mô hình AutoML, người dùng chỉ cần chọn thực thể dataflow với dữ liệu lịch sử và trường có các giá trị mong muốn dự đoán và Power BI sẽ đề xuất các loại mô hình ML có thể được xây dựng bằng dữ liệu đó. Tiếp theo, Power BI phân tích các trường có sẵn khác trong thực thể được chọn để đề xuất các trường đầu vào người dùng có thể sử dụng để tạo mô hình. Người dùng có thể thay đổi hoặc chấp nhận các đề xuất này và chỉ cần lưu cấu hình của mình.
Mô hình học máy của người dùng sẽ tự động được đào tạo theo lần làm mới tiếp theo của dataflow, tự động hóa các nhiệm vụ khoa học dữ liệu về lấy mẫu, chuẩn hóa, trích xuất tính năng, lựa chọn thuật toán và siêu tham số và xác thực.
Báo cáo mô hình AutoML
Sau khi đào tạo, báo cáo Power BI được tạo tự động tóm tắt hiệu suất của mô hình ML của người dùng. Nó bao gồm thông tin về những người có ảnh hưởng chính mà mô hình sử dụng để dự đoán kết quả. Báo cáo là cụ thể cho từng loại mô hình, giải thích cách áp dụng mô hình.
Một trang tóm tắt thống kê trong báo cáo bao gồm các biện pháp khoa học dữ liệu tiêu chuẩn về hiệu suất cho mô hình.
Báo cáo cũng bao gồm một trang chi tiết đào tạo, cung cấp khả năng hiển thị đầy đủ vào quy trình được sử dụng để tạo mô hình. Nó mô tả cách từng trường đầu vào được chuyển đổi, cũng như mỗi lần lặp với các cài đặt thuật toán và tham số được sử dụng để tạo mô hình.
Áp dụng mô hình ML cho dữ liệu
Chỉ với một vài cú nhấp chuột, người dùng có thể áp dụng mô hình cho dữ liệu đến và Power BI giữ cho các dự đoánđược cập nhật bất cứ khi nào dataflow được làm mới. Nó cũng bao gồm một lời giải thích riêng cho từng điểm dự đoán cụ thể mà mô hình ML tạo ra.
AutoML hiện có sẵn bản xem trước ở tất cả các khu vực đám mây công cộng Power BI Premium và Embedded.
Nguồn: Sưu tầm
