Uczenie maszynowe
Power BI i sztuczna inteligencja. Jak w pełni wykorzystać funkcje AI dostępne w Power BI
- Szczegóły
- Kategoria: Uczenie maszynowe
Microsoft Power BI zdobył uznanie jako znakomite narzędzie do analizy i przetwarzania złożonych zbiorów danych, ale to nie koniec jego możliwości. Power BI nadaje się do wydobywania z modeli sztucznej inteligencji informacji, które mogą się stać wartościowym materiałem wspomagającym podejmowanie najlepszych decyzji biznesowych. Aby jednak w pełni skorzystać z funkcji dostępnych w Power BI, trzeba posiąść podstawową wiedzę o sztucznej inteligencji.
Książka stanowi wprowadzenie do pracy z funkcjami SI dostępnymi w Power BI; jest skierowana do osób znających to środowisko. Dowiesz się z niej, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być używana w Power BI i jakie funkcje są w nim domyślnie dostępne. Nauczysz się też eksplorować i przygotowywać dane do projektów SI. Pokazano tu, jak umieszczać dane z analizy tekstu i widzenia komputerowego w raportach Power BI, co ułatwia korzystanie z zewnętrznej bazy wiedzy.
Omówiono również procesy tworzenia i wdrażania modeli AutoML wytrenowanych na platformie Azure ML, a także umieszczania ich w edytorze Power Query. Nie zabrakło kwestii związanych z prywatnością, bezstronnością i odpowiedzialnością w korzystaniu z SI.
W książce między innymi:
- unikanie tendencyjności w przetwarzaniu danych,
- szeregi czasowe i prognozowanie w Power BI,
- wykrywanie anomalii,
- analiza tekstu w Power Query,
- trenowanie własnych modeli,
- integracja Azure ML z Power BI i generowanie przewidywań.
Przekonaj się, jaki potencjał tkwi w analizie zbiorów danych!
Mary-Jo Diepeveen pracuje w Microsofcie. Kiedyś interesowała się neurobiologią, szczególnie nieświadomymi wzorcami zachowań, i ta wiedza okazała się pomocna w zrozumieniu niektórych aspektów uczenia maszynowego. Obecnie koncentruje się na tworzeniu treści edukacyjnych w zakresie danetyki i sztucznej inteligencji.
- Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym - [26 październik 2023]
- Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP - [16 sierpień 2023]
- Podręcznik architekta rozwiązań. Poznaj reguły oraz strategie projektu architektury i rozpocznij niezwykłą karierę. Wydanie II - [01 sierpień 2023]
- Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III - [04 lipiec 2023]
- Potoki danych. Leksykon kieszonkowy. Przenoszenie i przetwarzanie danych na potrzeby ich analizy - [25 maj 2023]