يتمتع Manvirender Singh Rawat بأكثر من 17 عامًا من الخبرة المتنوعة مع القدرة على تحقيق نتائج مبتكرة واستثنائية. لقد تولى أدوارًا قيادية حيث نجح في تسليم مشاريع متعددة على المستويين الوطني والدولي. انضم Manvirender إلى Cynock كمستشار لعلوم البيانات. يتمتع بخبرة متنوعة في تحليلات البيانات والتصور والتحليلات المتقدمة. هو تفاصيل أكثر
نحن شريك Microsoft Gold مع وجودها في جميع أنحاء الولايات المتحدة والهند. نحن مزود خدمات تقنية معلومات ديناميكي ومهني يخدم المؤسسات والشركات الناشئة ، ويساعدها على مواجهة تحديات الاقتصاد العالمي. نحن نقدم خدمات في مجال استشارات إدارة علاقات العملاء وتنفيذها ، وتطوير التطبيقات ، وتطوير تطبيقات الهاتف المحمول ، وتطوير الويب ، والتطوير الخارجي.
التعلم الآلي باستخدام Power BI: إطلاق العنان للإمكانات
تعلم آلة و الذكاء الاصطناعي هي ثورة تكنولوجية. آلياتها ودينامياتها تتحسن من حيث التحليل الأفضل للبيانات. بمساعدة الأدوات المبتكرة مثل Power BI - أصبح التنفيذ الكامل للتعلم الآلي أسهل بشكل مثير.
هناك العديد من المنصات التي تستخدم إمكانات ML و AI. سواء كان ذلك لتسهيل المهام أو توفير الوقت ، فهذه الأدوات مفيدة بشكل لا يصدق.
Power BI - شرح
تسمى منصة ذكاء الأعمال (BI) مايكروسوفت باور بى يوفر إمكانات لتجميع البيانات وتحليلها وتصورها ومشاركتها لمستخدمي الأعمال غير التقنيين. يجب على المستخدمين الذين اعتادوا استخدام Excel أن يجدوا واجهة مستخدم Power BI بديهية للغاية.
بالإضافة إلى ذلك ، بفضل التفاعل القوي لـ Power BI مع منتجات Microsoft الأخرى ، هناك حاجة إلى القليل من التدريب الأولي لاستخدام تطبيق الخدمة الذاتية القوي هذا.
كما هو الحال الآن ، تم دمج التعلم الآلي مع Power BI ، يمكنك بسهولة تنفيذ النماذج التنبؤية.
في هذه المدونة ، سنناقش بالتفصيل ميزات التعلم الآلي في Power BI ونوضح كيفية تطبيق التعلم الآلي على Power BI:
هل يمكن الاستفادة من Power BI في التعلم الآلي؟
في المشهد الدائم التطور لتحليلات البيانات ، باور بي يقف طويل القامة كعمل هائل أداة ذكاء. بالإضافة إلى براعتها في تصور البيانات ، يطرح سؤال - هل يمكن لـ Power BI تجاوز حدودها والتعمق في عالم التعلم الآلي الرائع؟
الجواب مدوي "نعم! "Power BI لا يسهل فقط التنفيذ of نماذج التعلم الآلي ولكن أيضًا تمكن المستخدمين في مختلف العمليات الهامة الأخرى. من إنشاء وتنفيذ تدفقات البيانات لتدريب النموذج إلى نماذج التدريب المباشر داخل Power BI Desktop ، فإن الاحتمالات لا حدود لها.
علاوة على ذلك ، يتميز Power BI بقدرة التعلم الآلي الآلي (AutoML) ، مما يؤدي إلى أتمتة إنشاء نماذج التعلم الآلي لتحسين الكفاءة.
يفتح تكامل Power BI و Machine Learning بوابة إلى الرؤى المستندة إلى البيانات والقدرات التنبؤية ، مما يزود صانعي القرار بمجموعة أدوات فعالة لدفع أعمالهم إلى آفاق جديدة.
كيفية استخدام التعلم الآلي في Power BI Desktop؟
الاستفادة من الإمكانات المذهلة لـ تعلم آلة in سطح المكتب Power BI يمكن الوصول إليه أكثر مما تعتقد. باتباع الخطوات المذكورة أدناه ، يمكنك بسهولة استخدام التعلم الآلي في Power BI:
[تضمين الصورة]
المعالجة المسبقة لبياناتك: قبل أن تبدأ في بناء نموذج التعلم الآلي الخاص بك ، تحتاج إلى معالجة بياناتك مسبقًا. تتضمن عملية المعالجة المسبقة التنظيف والتناوب والترتيب لبياناتك لعملية تدريب النموذج. يمكن أن يساعدك محرر Power Query في Power BI Desktop في هذه الخطوة.
أضف نموذج تعلم الآلة: بعد المعالجة المسبقة لبياناتك ، يمكنك إضافة نموذج التعلم الآلي إلى Power BI Desktop. علامة التبويب الصفحة الرئيسية > احصل على البيانات > MLS (خدمات التعلم الآلي). من خلال تنفيذ هذه الخطوات ، يمكن للمرء أن يبني التعلم الآلي من خلال Python.
تدريب النموذج: بمجرد إضافة نموذج التعلم الآلي ، يمكنك البدء في تدريب النموذج باستخدام بياناتك المعالجة مسبقًا. ستتمكن بعد ذلك من التنبؤ بالأشياء بناءً على بياناتك. يمكن إنشاء نموذج التعلم الآلي تلقائيًا باستخدام التعلم الآلي الآلي (AutoML) وظائف.
تطبيق نموذج ML: بمجرد تدريب النموذج الخاص بك ، يمكنك استخدام زر تطبيق نموذج ML لتطبيق النموذج على بياناتك. سيسمح لك ذلك بعمل تنبؤات بشأن بياناتك وتصور النتائج في Power BI.
من خلال دمج التعلم الآلي في تحليلات Power BI الخاصة بك ، فإنك تشرع في رحلة مفيدة ، واستخراج رؤى قيمة وتمكين القرارات المستندة إلى البيانات بشكل لم يسبق له مثيل.
باور بي تتمتع بالفعل بقدرات رائعة للذكاء الاصطناعي يمكنها أن تحدث ثورة في نطاق رحلة تحليل البيانات. إحدى الميزات البارزة هي التعلم الآلي الآلي (AutoML) وظائف داخل سطح المكتب Power BI، مما يتيح لك إنشاء نماذج التعلم الآلي تلقائيًا دون عناء.
لا توفر هذه الأداة المتطورة الوقت الثمين فحسب ، بل تعمل أيضًا على تقليل التكاليف ، حيث يتم إنشاء النموذج تلقائيًا بدون جهود يدوية.
يكمن جانب مقنع آخر في براعة الذكاء الاصطناعي في Power BI في قدرته على تدريب النماذج باستخدام البيانات التاريخية. من خلال الاستفادة من البيانات السابقة ، يمكنك تطوير نماذج تنبؤية قوية توفر رؤى قيمة وبصيرة في الاتجاهات والأنماط المستقبلية.
كيف يمكن لـ Power BI الاستفادة من التعلم الآلي باستخدام Python؟
يفتح Power BI آفاقًا جديدة في تحليل البيانات والتصور من خلال دمج Python بسلاسة في نظامها البيئي.
تجد Python ، وهي لغة برمجة مشهود لها على نطاق واسع لتحليل البيانات والتعلم الآلي ، رفيقًا مثاليًا في Power BI.
مع دمج Python ، أصبح Power BI أداة أكثر فاعلية لاستكشاف مجالات التعلم الآلي وتحليل البيانات ، مما يوفر للمستخدمين إمكانات ورؤى لا مثيل لها.
التعاون بين Power BI و Python يخلق ثنائياً قوياً يُمكّن متخصصو البيانات لكشف مجموعات البيانات المعقدة وأنماط الكشف واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بأقصى درجات الدقة والكفاءة.
أحدث تكامل في سطح المكتب Power BI يسمح بتحسين مثير - إدراج نصوص Python في تدفق البيانات الخاصة بك.
هذا يعني أنه يمكنك الآن تسخير الإمكانات الكاملة لـ تحليل بيانات بايثون وإمكانيات التصور داخل Power BI مباشرةً. من خلال دمج Python بسلاسة ، يمكنك الوصول إلى مجموعة واسعة من المكتبات والأدوات المصممة خصيصًا للتعلم الآلي وتحليل البيانات.
مع القدرة على التطوير والتنفيذ دون عناء نصوص بايثون مباشرة في سطح المكتب Power BI، لم يكن استكشاف الاحتمالات غير المحدودة لتحليل البيانات والرؤى التنبؤية أسهل من أي وقت مضى. أطلق العنان لقوة Python جنبًا إلى جنب مع Power BI وارفع مساعيك القائمة على البيانات إلى آفاق جديدة من الكفاءة والدقة.
إنشاء نماذج التعلم الآلي في Power BI باستخدام Python:
يمكن استخدام Python لبناء نماذج التعلم الآلي التي يمكن أن يستخدمها Power BI. على سبيل المثال ، يمكنك تطوير وتدريب نموذج التعلم الآلي باستخدام مجموعة علوم بايثون- تعلم الوحدة النمطية ، ثم قم باستيراد النموذج إلى Power BI لاستخدامه في مهام تحليل البيانات والتصور.
بالنسبة لمطوري البرامج ومحللي البيانات ، فإن هذا الاتصال يخلق منصة قوية لتحليل البيانات والتصور ويخلق ثروة من الفرص الجديدة.
بايثون هي أداة فعالة ل تحليل البيانات والتعلم الآلي ، وتكامله مع Power BI يوفر لمطوري البرامج ومحللي البيانات المزيد من الاحتمالات.
يمكنك الاستفادة من المكتبات والأدوات العديدة التي يجب أن يوفرها نظام Python البيئي للتعلم الآلي وتحليل البيانات من خلال دمج Python في Power BI.
يوفر Power BI و Python نظامًا أساسيًا قويًا لتحليل البيانات والتصور ، مع العديد من الفرص لاستكشاف وإنشاء رؤى جديدة لبياناتك ، سواء كنت محلل بيانات متمرسًا أو مبتدئًا.
تحسين أداء Power BI من خلال التعلم الآلي:
يمكن للمرء أن يدمج نموذج التعلم الآلي في الأسرىer BI Desktop بعد إنشائه في محرر Power Query أو Python. هذا إجراء بسيط لا يتطلب سوى بضع خطوات لإكماله.
التدريب النموذجي باستخدام البيانات التاريخية
من أجل استخدام نموذج ML في Power BI ، فإن الخطوة الأولى هي تدريب النموذج على استخدام البيانات التاريخية.
تتضمن هذه العملية إنشاء مجموعة بيانات تدريبية ، وهي مجموعة من البيانات المستخدمة لتدريب النموذج. يجب أن تحتوي مجموعة بيانات التدريب على البيانات التي سيستخدمها النموذج لعمل تنبؤات ، مثل بيانات العميل أو المبيعات.
استخدام Power BI
بمجرد تدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بك ، يمكنك استخدامه على الفور في Power BI Desktop. استخدام Power BI Desktop's "تطبيق نموذج ML"زر لإنجاز هذا.
يمكنك استخدام النموذج في Power BI Desktop فورًا بالنقر فوق هذا الزر الموجود في محرر Power Query.
تطبيق نموذج ML
يعد تطبيق نموذج التعلم الآلي على بياناتك أمرًا بسيطًا باستخدام "تطبيق نموذج ML"الخيار في Power BI Desktop.
كل ما عليك فعله هو النقر فوق الزر واختيار النموذج الذي تريد استخدامه ثم تطبيقه على بياناتك. استنادًا إلى البيانات ، سينتج النموذج تلقائيًا تنبؤات و سطح المكتب Power BI سوف تظهر النتائج.
نموذج التنبؤ
شكل من أشكال نموذج التعلم الآلي يُعرف باسم "نموذج التنبؤ الثنائي"يستخدم للتنبؤ بالنتائج الثنائية ، مثل ما إذا كان العميل سيشتري منتجًا أم لا.
ال "تطبيق نموذج ML"في Power BI Desktop لتطبيق هذا النوع من النماذج ، والذي يستخدم بشكل متكرر في التسويق والمبيعات. في Power BI ، يمكن أن يساعدك نموذج التنبؤ الثنائي في تعلم أشياء مهمة حول بياناتك.
استخدام خدمة Power BI لعرض النموذج ومخرجاته
يجب أن تذهب إلى نماذج التعلم الآلي التبويب في خدمة Power BI لعرض النموذج ومخرجاته. من هناك ، يمكنك اختيار النموذج الذي ترغب في عرضه للحصول على الإخراج ، والذي يتضمن مقاييس للأداء والدقة.
يتمتع دمج التعلم الآلي في Power BI بالعديد من المزايا لتحليل البيانات والتصور. قد يساعدك Power BI والتعلم الآلي في اتخاذ قرارات أفضل بشأن بياناتك ، سواء كنت مطور برامج أو محلل بيانات. لفهم كيفية استخدامك لبياناتك بشكل أفضل ، ننصحك بشدة بالتحقيق في إمكانات Power BI للتعلم الآلي وتفاعلها مع Python.
لكي يكون التعلم الآلي فعالاً ، يجب معالجة الكثير من البيانات. يمكنك استخدام ميزة التحديث المتزايد في Power BI لتحسين سرعة الأداة بمجموعات البيانات الضخمة هذه. لتبسيط عملية التعلم الآلي ، تأكد من البحث عن كيفية تمكين التحديثات التدريجية في Power BI.
أسئلة مكررة:
س هل يمكنني استخدام التعلم الآلي مع Power BI؟
نعم ، يدعم Power BI تكامل التعلم الآلي ، مما يسمح لك بإنشاء نماذج تنبؤية وتطبيقها مباشرةً داخل النظام الأساسي.
س كيف أقوم بإضافة نموذج "التعلم الآلي" في Power BI؟
يمكنك إضافة نموذج التعلم الآلي بالانتقال إلى علامة التبويب الصفحة الرئيسية ، والنقر فوق الحصول على البيانات ، وتحديد خدمات التعلم الآلي (Python) لإنشاء النموذج الخاص بك باستخدام Python.
س هل يتضمن Power BI إمكانات التعلم الآلي (AutoML)؟
نعم ، يتميز Power BI بـ AutoML ، مما يتيح لك إنشاء نماذج التعلم الآلي تلقائيًا وتوفير الوقت والموارد في العملية.
س هل يمكنني تطبيق نموذج "تعلم الآلة" مدرب على بياناتي في Power BI؟
قطعاً! بعد تدريب النموذج الخاص بك ، ما عليك سوى استخدام الزر "تطبيق نموذج ML" في Power BI Desktop لعمل تنبؤات وعرض النتائج.
س كيف يمكنني تحسين أداء Power BI لمجموعات بيانات التعلم الآلي الكبيرة؟
لتحسين الأداء باستخدام البيانات الأساسية ، استخدم ميزة التحديث المتزايد في Power BI ، مما يبسط مشروعات التعلم الآلي الخاصة بك.
تعلم آلة و الذكاء الاصطناعي هي ثورة تكنولوجية. آلياتها ودينامياتها تتحسن من حيث التحليل الأفضل للبيانات. بمساعدة الأدوات المبتكرة مثل Power BI - أصبح التنفيذ الكامل للتعلم الآلي أسهل بشكل مثير.
هناك العديد من المنصات التي تستخدم إمكانات ML و AI. سواء كان ذلك لتسهيل المهام أو توفير الوقت ، فهذه الأدوات مفيدة بشكل لا يصدق.
تسمى منصة ذكاء الأعمال (BI) مايكروسوفت باور بى يوفر إمكانات لتجميع البيانات وتحليلها وتصورها ومشاركتها لمستخدمي الأعمال غير التقنيين. يجب على المستخدمين الذين اعتادوا استخدام Excel أن يجدوا واجهة مستخدم Power BI بديهية للغاية.
بالإضافة إلى ذلك ، بفضل التفاعل القوي لـ Power BI مع منتجات Microsoft الأخرى ، هناك حاجة إلى القليل من التدريب الأولي لاستخدام تطبيق الخدمة الذاتية القوي هذا.
كما هو الحال الآن ، تم دمج التعلم الآلي مع Power BI ، يمكنك بسهولة تنفيذ النماذج التنبؤية.
في هذه المدونة ، سنناقش بالتفصيل ميزات التعلم الآلي في Power BI ونوضح كيفية تطبيق التعلم الآلي على Power BI:
هل يمكن الاستفادة من Power BI في التعلم الآلي؟
في المشهد الدائم التطور لتحليلات البيانات ، باور بي يقف طويل القامة كعمل هائل أداة ذكاء. بالإضافة إلى براعتها في تصور البيانات ، يطرح سؤال - هل يمكن لـ Power BI تجاوز حدودها والتعمق في عالم التعلم الآلي الرائع؟
الجواب مدوي "نعم! " لا يقوم Power BI بتسهيل فقط التنفيذ of نماذج التعلم الآلي ولكن أيضًا تمكن المستخدمين في مختلف العمليات الهامة الأخرى. من إنشاء وتنفيذ تدفقات البيانات لتدريب النموذج إلى نماذج التدريب المباشر داخل Power BI Desktop ، فإن الاحتمالات لا حدود لها.
علاوة على ذلك ، يتميز Power BI بقدرة التعلم الآلي الآلي (AutoML) ، مما يؤدي إلى أتمتة إنشاء نماذج التعلم الآلي لتحسين الكفاءة.
يفتح تكامل Power BI و Machine Learning بوابة إلى الرؤى المستندة إلى البيانات والقدرات التنبؤية ، مما يزود صانعي القرار بمجموعة أدوات فعالة لدفع أعمالهم إلى آفاق جديدة.
كيفية استخدام التعلم الآلي في Power BI Desktop؟
الاستفادة من الإمكانات المذهلة لـ تعلم آلة in سطح المكتب Power BI يمكن الوصول إليه أكثر مما تعتقد. باتباع الخطوات المذكورة أدناه ، يمكنك بسهولة استخدام التعلم الآلي في Power BI:
نسخ انفوجرافيك
×
المعالجة المسبقة لبياناتك: قبل أن تبدأ في بناء نموذج التعلم الآلي الخاص بك ، تحتاج إلى معالجة بياناتك مسبقًا. تتضمن عملية المعالجة المسبقة التنظيف والتناوب والترتيب لبياناتك لعملية تدريب النموذج. يمكن أن يساعدك محرر Power Query في Power BI Desktop في هذه الخطوة.
أضف نموذج تعلم الآلة: بعد المعالجة المسبقة لبياناتك ، يمكنك إضافة نموذج التعلم الآلي إلى Power BI Desktop. علامة التبويب الصفحة الرئيسية > احصل على البيانات > MLS (خدمات التعلم الآلي). من خلال تنفيذ هذه الخطوات ، يمكن للمرء أن يبني التعلم الآلي من خلال Python.
تدريب النموذج: بمجرد إضافة نموذج التعلم الآلي ، يمكنك البدء في تدريب النموذج باستخدام بياناتك المعالجة مسبقًا. ستتمكن بعد ذلك من التنبؤ بالأشياء بناءً على بياناتك. يمكن إنشاء نموذج التعلم الآلي تلقائيًا باستخدام التعلم الآلي الآلي (AutoML) وظائف.
تطبيق نموذج ML: بمجرد تدريب النموذج الخاص بك ، يمكنك استخدام زر تطبيق نموذج ML لتطبيق النموذج على بياناتك. سيسمح لك ذلك بعمل تنبؤات بشأن بياناتك وتصور النتائج في Power BI.
من خلال دمج التعلم الآلي في تحليلات Power BI الخاصة بك ، فإنك تشرع في رحلة مفيدة ، واستخراج رؤى قيمة وتمكين القرارات المستندة إلى البيانات بشكل لم يسبق له مثيل.
باور بي تتمتع بالفعل بقدرات رائعة للذكاء الاصطناعي يمكنها أن تحدث ثورة في نطاق رحلة تحليل البيانات. إحدى الميزات البارزة هي التعلم الآلي الآلي (AutoML) وظائف داخل سطح المكتب Power BI، مما يتيح لك إنشاء نماذج التعلم الآلي تلقائيًا دون عناء.
لا توفر هذه الأداة المتطورة الوقت الثمين فحسب ، بل تعمل أيضًا على تقليل التكاليف ، حيث يتم إنشاء النموذج تلقائيًا بدون جهود يدوية.
يكمن جانب مقنع آخر في براعة الذكاء الاصطناعي في Power BI في قدرته على تدريب النماذج باستخدام البيانات التاريخية. من خلال الاستفادة من البيانات السابقة ، يمكنك تطوير نماذج تنبؤية قوية توفر رؤى قيمة وبصيرة في الاتجاهات والأنماط المستقبلية.
كيف يمكن لـ Power BI الاستفادة من التعلم الآلي باستخدام Python؟
يفتح Power BI آفاقًا جديدة في تحليل البيانات والتصور من خلال دمج Python بسلاسة في نظامها البيئي.
تجد Python ، وهي لغة برمجة مشهود لها على نطاق واسع لتحليل البيانات والتعلم الآلي ، رفيقًا مثاليًا في Power BI.
مع دمج Python ، أصبح Power BI أداة أكثر فاعلية لاستكشاف مجالات التعلم الآلي وتحليل البيانات ، مما يوفر للمستخدمين إمكانات ورؤى لا مثيل لها.
التعاون بين Power BI و Python يخلق ثنائياً قوياً يُمكّن متخصصو البيانات لكشف مجموعات البيانات المعقدة وأنماط الكشف واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بأقصى درجات الدقة والكفاءة.
أحدث تكامل في سطح المكتب Power BI يسمح بتحسين مثير - إدراج نصوص Python في تدفق البيانات الخاصة بك.
هذا يعني أنه يمكنك الآن تسخير الإمكانات الكاملة لـ تحليل بيانات بايثون وإمكانيات التصور داخل Power BI مباشرةً. من خلال دمج Python بسلاسة ، يمكنك الوصول إلى مجموعة واسعة من المكتبات والأدوات المصممة خصيصًا للتعلم الآلي وتحليل البيانات.
مع القدرة على التطوير والتنفيذ دون عناء نصوص بايثون مباشرة في سطح المكتب Power BI، لم يكن استكشاف الاحتمالات غير المحدودة لتحليل البيانات والرؤى التنبؤية أسهل من أي وقت مضى. أطلق العنان لقوة Python جنبًا إلى جنب مع Power BI وارفع مساعيك القائمة على البيانات إلى آفاق جديدة من الكفاءة والدقة.
إنشاء نماذج التعلم الآلي في Power BI باستخدام Python:
يمكن استخدام Python لبناء نماذج التعلم الآلي التي يمكن أن يستخدمها Power BI. على سبيل المثال ، يمكنك تطوير وتدريب نموذج التعلم الآلي باستخدام مجموعة علوم بايثون- تعلم الوحدة النمطية ، ثم قم باستيراد النموذج إلى Power BI لاستخدامه في مهام تحليل البيانات والتصور.
بالنسبة لمطوري البرامج ومحللي البيانات ، فإن هذا الاتصال يخلق منصة قوية لتحليل البيانات والتصور ويخلق ثروة من الفرص الجديدة.
بايثون هي أداة فعالة ل تحليل البيانات والتعلم الآلي ، وتكامله مع Power BI يوفر لمطوري البرامج ومحللي البيانات المزيد من الاحتمالات.
يمكنك الاستفادة من المكتبات والأدوات العديدة التي يجب أن يوفرها نظام Python البيئي للتعلم الآلي وتحليل البيانات من خلال دمج Python في Power BI.
يوفر Power BI و Python نظامًا أساسيًا قويًا لتحليل البيانات والتصور ، مع العديد من الفرص لاستكشاف وإنشاء رؤى جديدة لبياناتك ، سواء كنت محلل بيانات متمرسًا أو مبتدئًا.
تحسين أداء Power BI من خلال التعلم الآلي:
يمكن للمرء أن يدمج نموذج التعلم الآلي في الأسرىer BI Desktop بعد إنشائه في محرر Power Query أو Python. هذا إجراء بسيط لا يتطلب سوى بضع خطوات لإكماله.
التدريب النموذجي باستخدام البيانات التاريخية
من أجل استخدام نموذج ML في Power BI ، فإن الخطوة الأولى هي تدريب النموذج على استخدام البيانات التاريخية.
تتضمن هذه العملية إنشاء مجموعة بيانات تدريبية ، وهي مجموعة من البيانات المستخدمة لتدريب النموذج. يجب أن تحتوي مجموعة بيانات التدريب على البيانات التي سيستخدمها النموذج لعمل تنبؤات ، مثل بيانات العميل أو المبيعات.
استخدام Power BI
بمجرد تدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بك ، يمكنك استخدامه على الفور في Power BI Desktop. استخدم Power BI Desktop's “تطبيق نموذج ML"لإنجاز هذا.
يمكنك استخدام النموذج في Power BI Desktop فورًا بالنقر فوق هذا الزر الموجود في محرر Power Query.
تطبيق نموذج ML
يعد تطبيق نموذج التعلم الآلي على بياناتك أمرًا بسيطًا من خلال استخدام "تطبيق نموذج ML"الخيار في Power BI Desktop.
كل ما عليك فعله هو النقر فوق الزر واختيار النموذج الذي تريد استخدامه ثم تطبيقه على بياناتك. استنادًا إلى البيانات ، سينتج النموذج تلقائيًا تنبؤات و سطح المكتب Power BI سوف تظهر النتائج.
نموذج التنبؤ
شكل من أشكال نموذج التعلم الآلي يُعرف باسم "نموذج التنبؤ الثنائي"للتنبؤ بالنتائج الثنائية ، مثل ما إذا كان العميل سيشتري منتجًا أم لا.
في "تطبيق نموذج ML"في Power BI Desktop لتطبيق هذا النوع من النماذج ، والذي يستخدم بشكل متكرر في التسويق والمبيعات. في Power BI ، يمكن أن يساعدك نموذج التنبؤ الثنائي في تعلم أشياء مهمة حول بياناتك.
استخدام خدمة Power BI لعرض النموذج ومخرجاته
يجب أن تذهب إلى نماذج التعلم الآلي التبويب في خدمة Power BI لعرض النموذج ومخرجاته. من هناك ، يمكنك اختيار النموذج الذي ترغب في عرضه للحصول على الإخراج ، والذي يتضمن مقاييس للأداء والدقة.
يتمتع دمج التعلم الآلي في Power BI بالعديد من المزايا لتحليل البيانات والتصور. قد يساعدك Power BI والتعلم الآلي في اتخاذ قرارات أفضل بشأن بياناتك ، سواء كنت مطور برامج أو محلل بيانات. لفهم كيفية استخدامك لبياناتك بشكل أفضل ، ننصحك بشدة بالتحقيق في إمكانات Power BI للتعلم الآلي وتفاعلها مع Python.
لكي يكون التعلم الآلي فعالاً ، يجب معالجة الكثير من البيانات. يمكنك استخدام ميزة التحديث المتزايد في Power BI لتحسين سرعة الأداة بمجموعات البيانات الضخمة هذه. لتبسيط عملية التعلم الآلي ، تأكد من البحث عن كيفية تمكين التحديثات التدريجية في Power BI.
أسئلة مكررة:
س هل يمكنني استخدام التعلم الآلي مع Power BI؟
نعم ، يدعم Power BI تكامل التعلم الآلي ، مما يسمح لك بإنشاء نماذج تنبؤية وتطبيقها مباشرةً داخل النظام الأساسي.
س كيف أقوم بإضافة نموذج "التعلم الآلي" في Power BI؟
يمكنك إضافة نموذج التعلم الآلي بالانتقال إلى علامة التبويب الصفحة الرئيسية ، والنقر فوق الحصول على البيانات ، وتحديد خدمات التعلم الآلي (Python) لإنشاء النموذج الخاص بك باستخدام Python.
س هل يتضمن Power BI إمكانات التعلم الآلي (AutoML)؟
نعم ، يتميز Power BI بـ AutoML ، مما يتيح لك إنشاء نماذج التعلم الآلي تلقائيًا وتوفير الوقت والموارد في العملية.
س هل يمكنني تطبيق نموذج "تعلم الآلة" مدرب على بياناتي في Power BI؟
قطعاً! بعد تدريب النموذج الخاص بك ، ما عليك سوى استخدام الزر "تطبيق نموذج ML" في Power BI Desktop لعمل تنبؤات وتصور النتائج.
س كيف يمكنني تحسين أداء Power BI لمجموعات بيانات التعلم الآلي الكبيرة؟
لتحسين الأداء باستخدام البيانات الأساسية ، استخدم ميزة التحديث المتزايد في Power BI ، مما يبسط مشروعات التعلم الآلي الخاصة بك.
تسخير قوة علوم البيانات
أطلق العنان للفرص المخفية وحسِّن العمليات واتخذ قرارات أكثر ذكاءً. اتصل بنا اليوم لاكتشاف كيف يمكن لخدمات علوم البيانات لدينا أن تدفع مؤسستك إلى الأمام. لا تدع بياناتك تذهب دون استغلال. اتخذ الإجراءات الآن وأحدث ثورة في عملك باستخدام Data Science.
