Manvirender Singh Rawat tiene más de 17 años de experiencia diversa con la capacidad de producir resultados innovadores y excepcionales. Ha desempeñado funciones de liderazgo en las que ha realizado con éxito múltiples proyectos a nivel nacional e internacional. Manvirender se ha unido a Cynoteck como consultor de ciencia de datos. Tiene experiencia diversa en análisis de datos, visualización y análisis avanzado. Él Leer Más
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Aprendizaje automático con Power BI: liberando el potencial
Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) y Inteligencia artificial
es una revolución tecnológica. Su mecanismo y dinámica están mejorando en términos de un mejor análisis de datos. Con la ayuda de herramientas innovadoras como Power BI, toda la implementación del aprendizaje automático se ha vuelto mucho más fácil.
Existen numerosas plataformas que están utilizando el potencial de ML e IA. Ya sea para facilitar las tareas o ahorrar tiempo, estas herramientas son increíblemente útiles.
Power BI – Explicado
Una plataforma de inteligencia de negocios (BI) llamada Microsoft Power BI ofrece capacidades para la agregación, el análisis, la visualización y el uso compartido de datos para usuarios comerciales no técnicos. Los usuarios que están acostumbrados a usar Excel encontrarán que la interfaz de usuario de Power BI es muy intuitiva.
Además, gracias a la estrecha interacción de Power BI con otros productos de Microsoft, se necesita poca capacitación inicial para usar esta poderosa aplicación de autoservicio.
Como ahora, Machine Learning se ha integrado con Power BI, puede implementar fácilmente modelos predictivos.
En este blog, analizaremos en detalle las funciones de aprendizaje automático de Power BI y explicaremos cómo aplicar el aprendizaje automático a Power BI:
¿Se puede aprovechar Power BI para el aprendizaje automático?
En el panorama en constante evolución del análisis de datos, Power BI se erige como un negocio formidable herramienta de inteligencia. Más allá de su destreza en la visualización de datos, surge una pregunta: ¿puede Power BI trascender sus límites y adentrarse en el fascinante mundo del aprendizaje automático?
La respuesta es un rotundo"Sí!" Power BI no solo facilita la implementación of Modelos de aprendizaje automático pero también empodera a los usuarios en varios otros procesos críticos. Desde la creación y ejecución de flujos de datos para el entrenamiento de modelos hasta el entrenamiento directo de modelos dentro de Power BI Desktop, las posibilidades son ilimitadas.
Además, Power BI cuenta con una capacidad de aprendizaje automático automático (AutoML), que automatiza la creación de modelos de aprendizaje automático para mejorar la eficiencia.
La integración de Power BI y Machine Learning abre una puerta de entrada a conocimientos basados en datos y capacidades predictivas, equipando a los tomadores de decisiones con un potente conjunto de herramientas para impulsar sus negocios a nuevas alturas.
¿Cómo usar Machine Learning en Power BI Desktop?
Aprovechando el increíble potencial de Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) in Power BI Desktop es más accesible de lo que piensas. Siguiendo los pasos mencionados a continuación, puede usar fácilmente aprendizaje automático en Power BI:
[imagen incrustada]
Preprocesar sus datos: Antes de comenzar a construir su modelo de aprendizaje automático, debe preprocesar sus datos. El proceso de preprocesamiento incluye limpiar, alternar y organizar sus datos para el proceso de entrenamiento del modelo. El editor de Power Query en Power BI Desktop puede ayudarlo con este paso.
Agregue un modelo de aprendizaje automático: Después de preprocesar sus datos, puede agregar un modelo de aprendizaje automático a su Power BI Desktop. Pestaña de inicio > Obtener datos > MLS (Servicios de aprendizaje automático). Al realizar estos pasos, se puede construir un aprendizaje automático a través de Python.
Entrena al modelo: Una vez que haya agregado un modelo de aprendizaje automático, puede comenzar a entrenar el modelo utilizando sus datos preprocesados. Luego podrá pronosticar cosas en función de sus datos. Un modelo de aprendizaje automático se puede crear automáticamente utilizando el aprendizaje automático automatizado (AutoML) funcionalidad.
Aplicar el modelo ML: Una vez que su modelo haya sido entrenado, puede usar el botón Aplicar modelo ML para aplicar el modelo a sus datos. Esto le permitirá hacer predicciones sobre sus datos y visualizar los resultados en Power BI.
Al incorporar el aprendizaje automático en sus análisis de Power BI, se embarca en un viaje esclarecedor, extrae información valiosa y potencia las decisiones basadas en datos como nunca antes.
Power BI de hecho, cuenta con notables capacidades de IA que pueden revolucionar su viaje de análisis de datos. Una característica destacada es la Aprendizaje automático automatizado (AutoML) funcionalidad dentro Power BI Desktop, lo que le permite crear sin esfuerzo modelos de aprendizaje automático de forma automática.
Esta herramienta de vanguardia no solo ahorra un tiempo precioso, sino que también reduce los costos, ya que el modelo se genera automáticamente sin esfuerzos manuales.
Otro aspecto convincente de la destreza de IA de Power BI radica en su capacidad para entrenar modelos utilizando datos históricos. Al aprovechar los datos anteriores, puede desarrollar poderosos modelos predictivos que brindan información valiosa y previsión de tendencias y patrones futuros.
¿Cómo puede Power BI aprovechar el aprendizaje automático con Python?
Power BI abre nuevos horizontes en el análisis y la visualización de datos al integrar perfectamente Python en su ecosistema.
Python, un lenguaje de programación ampliamente aclamado para el análisis de datos y el aprendizaje automático, encuentra un compañero perfecto en Power BI.
Con la incorporación de Python, Power BI se convierte en una herramienta aún más potente para explorar los dominios del aprendizaje automático y el análisis de datos, ofreciendo a los usuarios capacidades e información sin igual.
La colaboración entre Power BI y Python crea un dúo poderoso que empodera profesionales de datos para desentrañar conjuntos de datos complejos, descubrir patrones y tomar decisiones basadas en datos con la máxima precisión y eficiencia.
La última integración en Power BI Desktop permite una mejora emocionante: la inclusión de secuencias de comandos de Python en su flujo de datos.
Esto significa que ahora puede aprovechar todo el potencial de Análisis de datos de Python y capacidades de visualización dentro de Power BI. Al integrar Python a la perfección, obtiene acceso a una amplia gama de bibliotecas y herramientas diseñadas específicamente para el aprendizaje automático y el análisis de datos.
Con la capacidad de desarrollar y ejecutar sin esfuerzo secuencias de comandos de Python directamente en Power BI Desktop, explorar las posibilidades ilimitadas del análisis de datos y los conocimientos predictivos nunca ha sido tan fácil. Libere el poder de Python junto con Power BI y eleve sus esfuerzos basados en datos a nuevos niveles de eficiencia y precisión.
Cree modelos de Machine Learning en Power BI con Python:
Python se puede usar para crear modelos de aprendizaje automático que Power BI puede usar. Por ejemplo, puede desarrollar y capacitar a un modelo de aprendizaje automático usando el sci-kit de Python-aprender módulo, luego importe el modelo en Power BI para utilizarlo para tareas de visualización y análisis de datos.
Para los desarrolladores de software y los analistas de datos, esta conexión crea una potente plataforma para el análisis y la visualización de datos y crea una gran cantidad de nuevas oportunidades.
El potencial de Python en el aprendizaje automático:
Python es una herramienta eficaz para análisis de los datos y el aprendizaje automático, y su integración con Power BI ofrece a los desarrolladores de software y analistas de datos aún más posibilidades.
Puede beneficiarse de las numerosas bibliotecas y herramientas que ofrece el ecosistema de Python para el aprendizaje automático y el análisis de datos mediante la integración de Python en Power BI.
Power BI y Python proporcionan una plataforma robusta para el análisis y la visualización de datos, con muchas posibilidades de explorar y generar nuevos conocimientos sobre sus datos, ya sea un analista de datos experimentado o un novato.
Mejora del rendimiento de Power BI con aprendizaje automático:
Se puede incorporar un modelo de aprendizaje automático en Power BI Desktop después de crearlo en Power Query Editor o Python. Este es un procedimiento simple que solo requiere unos pocos pasos para completar.
Entrenamiento de modelos usando datos históricos
Para usar el modelo ML en Power BI, el primer paso principal es entrenar el modelo para usar los datos históricos.
Este proceso implica la creación de un conjunto de datos de entrenamiento, un conjunto de datos utilizados para entrenar el modelo. El conjunto de datos de entrenamiento debe contener los datos que usará el modelo para hacer predicciones, como datos de clientes o de ventas.
Uso de Power BI
Una vez que se haya entrenado su modelo de aprendizaje automático, puede usarlo inmediatamente en Power BI Desktop. Use Power BI Desktop's "Aplicar modelo de aprendizaje automático" para lograr esto.
Puede usar el modelo en Power BI Desktop inmediatamente haciendo clic en este botón, que se encuentra en el Editor de Power Query.
Aplicar modelo de aprendizaje automático
Aplicar un modelo de aprendizaje automático a sus datos es simple usando el "Aplicar modelo de aprendizaje automático" opción en Power BI Desktop.
Todo lo que tiene que hacer es hacer clic en el botón, elegir el modelo que desea usar y luego aplicarlo a sus datos. Con base en los datos, el modelo producirá automáticamente predicciones y Power BI Desktop mostrará los hallazgos.
El modelo de predicción
Una forma de modelo de aprendizaje automático conocido como "modelo de predicción binaria" se utiliza para pronosticar resultados binarios, como si un cliente compraría o no un producto.
La "Aplicar modelo de aprendizaje automático" en Power BI Desktop se puede usar para aplicar este tipo de modelo, que se usa con frecuencia en marketing y ventas. En Power BI, un modelo de predicción binaria puede ayudarlo a aprender cosas importantes sobre sus datos.
Uso del servicio Power BI para ver el modelo y su salida
Debes ir al Modelos de aprendizaje automático pestaña en Servicio Power BI para ver el modelo y su salida. A partir de ahí, puede elegir el modelo que desea ver para obtener el resultado, que incluye métricas de rendimiento y precisión.
La incorporación de aprendizaje automático de Power BI tiene muchas ventajas para el análisis y la visualización de datos. Power BI y el aprendizaje automático pueden ayudarlo a tomar mejores decisiones sobre sus datos, ya sea un desarrollador de software o un analista de datos. Para comprender mejor cómo puede utilizar sus datos, le recomendamos encarecidamente que investigue las capacidades de Power BI para el aprendizaje automático y su interacción con Python.
Para que el aprendizaje automático sea efectivo, se deben procesar muchos datos. Puede usar la función de actualización incremental de Power BI para mejorar la velocidad de la herramienta con conjuntos de datos tan grandes. Para simplificar su proceso de aprendizaje automático, asegúrese de buscar cómo habilitar las actualizaciones graduales en Power BI.
Preguntas frecuentes:
P. ¿Puedo usar Machine Learning con Power BI?
Sí, Power BI admite la integración de Machine Learning, lo que le permite crear y aplicar modelos predictivos directamente dentro de la plataforma.
P. ¿Cómo agrego un modelo de Machine Learning en Power BI?
Puede agregar un modelo de Aprendizaje automático yendo a la pestaña Inicio, haciendo clic en Obtener datos y seleccionando Servicios de aprendizaje automático (Python) para construir su modelo usando Python.
P. ¿Power BI incluye funciones de aprendizaje automático automático (AutoML)?
Sí, Power BI cuenta con AutoML, lo que le permite generar automáticamente modelos de aprendizaje automático y ahorrar tiempo y recursos en el proceso.
P. ¿Puedo aplicar un modelo de aprendizaje automático entrenado a mis datos en Power BI?
¡Absolutamente! Después de entrenar su modelo, simplemente use el botón "Aplicar modelo ML" en Power BI Desktop para hacer predicciones y visualizar resultados.
P. ¿Cómo puedo optimizar el rendimiento de Power BI para grandes conjuntos de datos de Machine Learning?
Para mejorar el rendimiento con datos sustanciales, utilice la función de actualización incremental en Power BI, lo que simplifica sus proyectos de aprendizaje automático.
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Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) y Inteligencia artificial
es una revolución tecnológica. Su mecanismo y dinámica están mejorando en términos de un mejor análisis de datos. Con la ayuda de herramientas innovadoras como Power BI, toda la implementación del aprendizaje automático se ha vuelto mucho más fácil.
Existen numerosas plataformas que están utilizando el potencial de ML e IA. Ya sea para facilitar las tareas o ahorrar tiempo, estas herramientas son increíblemente útiles.
Una plataforma de inteligencia de negocios (BI) llamada Microsoft Power BI ofrece capacidades para la agregación, el análisis, la visualización y el uso compartido de datos para usuarios comerciales no técnicos. Los usuarios que están acostumbrados a usar Excel encontrarán que la interfaz de usuario de Power BI es muy intuitiva.
Además, gracias a la estrecha interacción de Power BI con otros productos de Microsoft, se necesita poca capacitación inicial para usar esta poderosa aplicación de autoservicio.
Como ahora, Machine Learning se ha integrado con Power BI, puede implementar fácilmente modelos predictivos.
En este blog, analizaremos en detalle las funciones de aprendizaje automático de Power BI y explicaremos cómo aplicar el aprendizaje automático a Power BI:
¿Se puede aprovechar Power BI para el aprendizaje automático?
En el panorama en constante evolución del análisis de datos, Power BI se erige como un negocio formidable herramienta de inteligencia. Más allá de su destreza en la visualización de datos, surge una pregunta: ¿puede Power BI trascender sus límites y adentrarse en el fascinante mundo del aprendizaje automático?
La respuesta es un rotundo "Sí!” Power BI no solo facilita la implementación of Modelos de aprendizaje automático pero también empodera a los usuarios en varios otros procesos críticos. Desde la creación y ejecución de flujos de datos para el entrenamiento de modelos hasta el entrenamiento directo de modelos dentro de Power BI Desktop, las posibilidades son ilimitadas.
Además, Power BI cuenta con una capacidad de aprendizaje automático automático (AutoML), que automatiza la creación de modelos de aprendizaje automático para mejorar la eficiencia.
La integración de Power BI y Machine Learning abre una puerta de entrada a conocimientos basados en datos y capacidades predictivas, equipando a los tomadores de decisiones con un potente conjunto de herramientas para impulsar sus negocios a nuevas alturas.
¿Cómo usar Machine Learning en Power BI Desktop?
Aprovechando el increíble potencial de Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) in Power BI Desktop es más accesible de lo que piensas. Siguiendo los pasos mencionados a continuación, puede usar fácilmente aprendizaje automático en Power BI:
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Preprocesar sus datos: Antes de comenzar a construir su modelo de aprendizaje automático, debe preprocesar sus datos. El proceso de preprocesamiento incluye limpiar, alternar y organizar sus datos para el proceso de entrenamiento del modelo. El editor de Power Query en Power BI Desktop puede ayudarlo con este paso.
Agregue un modelo de aprendizaje automático: Después de preprocesar sus datos, puede agregar un modelo de aprendizaje automático a su Power BI Desktop. Pestaña de inicio > Obtener datos > MLS (Servicios de aprendizaje automático). Al realizar estos pasos, se puede construir un aprendizaje automático a través de Python.
Entrena al modelo: Una vez que haya agregado un modelo de aprendizaje automático, puede comenzar a entrenar el modelo utilizando sus datos preprocesados. Luego podrá pronosticar cosas en función de sus datos. Un modelo de aprendizaje automático se puede crear automáticamente utilizando el aprendizaje automático automatizado (AutoML) funcionalidad.
Aplicar el modelo ML: Una vez que su modelo haya sido entrenado, puede usar el botón Aplicar modelo ML para aplicar el modelo a sus datos. Esto le permitirá hacer predicciones sobre sus datos y visualizar los resultados en Power BI.
Al incorporar el aprendizaje automático en sus análisis de Power BI, se embarca en un viaje esclarecedor, extrae información valiosa y potencia las decisiones basadas en datos como nunca antes.
Power BI de hecho, cuenta con notables capacidades de IA que pueden revolucionar su viaje de análisis de datos. Una característica destacada es la Aprendizaje automático automatizado (AutoML) funcionalidad dentro Power BI Desktop, lo que le permite crear sin esfuerzo modelos de aprendizaje automático de forma automática.
Esta herramienta de vanguardia no solo ahorra un tiempo precioso, sino que también reduce los costos, ya que el modelo se genera automáticamente sin esfuerzos manuales.
Otro aspecto convincente de la destreza de IA de Power BI radica en su capacidad para entrenar modelos utilizando datos históricos. Al aprovechar los datos anteriores, puede desarrollar poderosos modelos predictivos que brindan información valiosa y previsión de tendencias y patrones futuros.
¿Cómo puede Power BI aprovechar el aprendizaje automático con Python?
Power BI abre nuevos horizontes en el análisis y la visualización de datos al integrar perfectamente Python en su ecosistema.
Python, un lenguaje de programación ampliamente aclamado para el análisis de datos y el aprendizaje automático, encuentra un compañero perfecto en Power BI.
Con la incorporación de Python, Power BI se convierte en una herramienta aún más potente para explorar los dominios del aprendizaje automático y el análisis de datos, ofreciendo a los usuarios capacidades e información sin igual.
La colaboración entre Power BI y Python crea un dúo poderoso que empodera profesionales de datos para desentrañar conjuntos de datos complejos, descubrir patrones y tomar decisiones basadas en datos con la máxima precisión y eficiencia.
La última integración en Power BI Desktop permite una mejora emocionante: la inclusión de secuencias de comandos de Python en su flujo de datos.
Esto significa que ahora puede aprovechar todo el potencial de Análisis de datos de Python y capacidades de visualización dentro de Power BI. Al integrar Python a la perfección, obtiene acceso a una amplia gama de bibliotecas y herramientas diseñadas específicamente para el aprendizaje automático y el análisis de datos.
Con la capacidad de desarrollar y ejecutar sin esfuerzo secuencias de comandos de Python directamente en Power BI Desktop, explorar las posibilidades ilimitadas del análisis de datos y los conocimientos predictivos nunca ha sido tan fácil. Libere el poder de Python junto con Power BI y eleve sus esfuerzos basados en datos a nuevos niveles de eficiencia y precisión.
Cree modelos de Machine Learning en Power BI con Python:
Python se puede usar para crear modelos de aprendizaje automático que Power BI puede usar. Por ejemplo, puede desarrollar y capacitar a un modelo de aprendizaje automático usando el sci-kit de Python-aprender módulo, luego importe el modelo en Power BI para utilizarlo para tareas de visualización y análisis de datos.
Para los desarrolladores de software y los analistas de datos, esta conexión crea una potente plataforma para el análisis y la visualización de datos y crea una gran cantidad de nuevas oportunidades.
El potencial de Python en el aprendizaje automático:
Python es una herramienta eficaz para análisis de los datos y el aprendizaje automático, y su integración con Power BI ofrece a los desarrolladores de software y analistas de datos aún más posibilidades.
Puede beneficiarse de las numerosas bibliotecas y herramientas que ofrece el ecosistema de Python para el aprendizaje automático y el análisis de datos mediante la integración de Python en Power BI.
Power BI y Python proporcionan una plataforma robusta para el análisis y la visualización de datos, con muchas posibilidades de explorar y generar nuevos conocimientos sobre sus datos, ya sea un analista de datos experimentado o un novato.
Mejora del rendimiento de Power BI con aprendizaje automático:
Se puede incorporar un modelo de aprendizaje automático en Power BI Desktop después de crearlo en Power Query Editor o Python. Este es un procedimiento simple que solo requiere unos pocos pasos para completar.
Entrenamiento de modelos usando datos históricos
Para usar el modelo ML en Power BI, el primer paso principal es entrenar el modelo para usar los datos históricos.
Este proceso implica la creación de un conjunto de datos de entrenamiento, un conjunto de datos utilizados para entrenar el modelo. El conjunto de datos de entrenamiento debe contener los datos que usará el modelo para hacer predicciones, como datos de clientes o de ventas.
Uso de Power BI
Una vez que se haya entrenado su modelo de aprendizaje automático, puede usarlo inmediatamente en Power BI Desktop. Use Power BI Desktop's “Aplicar modelo de aprendizaje automáticobotón ” para lograr esto.
Puede usar el modelo en Power BI Desktop inmediatamente haciendo clic en este botón, que se encuentra en el Editor de Power Query.
Aplicar modelo de aprendizaje automático
Aplicar un modelo de aprendizaje automático a sus datos es simple usando el "Aplicar modelo de aprendizaje automático” opción en Power BI Desktop.
Todo lo que tiene que hacer es hacer clic en el botón, elegir el modelo que desea usar y luego aplicarlo a sus datos. Con base en los datos, el modelo producirá automáticamente predicciones y Power BI Desktop mostrará los hallazgos.
El modelo de predicción
Una forma de modelo de aprendizaje automático conocido como "modelo de predicción binaria” se utiliza para pronosticar resultados binarios, como si un cliente compraría o no un producto.
Los "Aplicar modelo de aprendizaje automáticoEl botón ” en Power BI Desktop se puede usar para aplicar este tipo de modelo, que se usa con frecuencia en marketing y ventas. En Power BI, un modelo de predicción binaria puede ayudarlo a aprender cosas importantes sobre sus datos.
Uso del servicio Power BI para ver el modelo y su salida
Debes ir al Modelos de aprendizaje automático pestaña en Servicio Power BI para ver el modelo y su salida. A partir de ahí, puede elegir el modelo que desea ver para obtener el resultado, que incluye métricas de rendimiento y precisión.
La incorporación de aprendizaje automático de Power BI tiene muchas ventajas para el análisis y la visualización de datos. Power BI y el aprendizaje automático pueden ayudarlo a tomar mejores decisiones sobre sus datos, ya sea un desarrollador de software o un analista de datos. Para comprender mejor cómo puede utilizar sus datos, le recomendamos encarecidamente que investigue las capacidades de Power BI para el aprendizaje automático y su interacción con Python.
Para que el aprendizaje automático sea efectivo, se deben procesar muchos datos. Puede usar la función de actualización incremental de Power BI para mejorar la velocidad de la herramienta con conjuntos de datos tan grandes. Para simplificar su proceso de aprendizaje automático, asegúrese de buscar cómo habilitar las actualizaciones graduales en Power BI.
Preguntas frecuentes:
P. ¿Puedo usar Machine Learning con Power BI?
Sí, Power BI admite la integración de Machine Learning, lo que le permite crear y aplicar modelos predictivos directamente dentro de la plataforma.
P. ¿Cómo agrego un modelo de Machine Learning en Power BI?
Puede agregar un modelo de Aprendizaje automático yendo a la pestaña Inicio, haciendo clic en Obtener datos y seleccionando Servicios de aprendizaje automático (Python) para construir su modelo usando Python.
P. ¿Power BI incluye funciones de aprendizaje automático automático (AutoML)?
Sí, Power BI cuenta con AutoML, lo que le permite generar automáticamente modelos de aprendizaje automático y ahorrar tiempo y recursos en el proceso.
P. ¿Puedo aplicar un modelo de aprendizaje automático entrenado a mis datos en Power BI?
¡Absolutamente! Después de entrenar su modelo, simplemente use el botón "Aplicar modelo ML" en Power BI Desktop para hacer predicciones y visualizar resultados.
P. ¿Cómo puedo optimizar el rendimiento de Power BI para grandes conjuntos de datos de Machine Learning?
Para mejorar el rendimiento con datos sustanciales, utilice la función de actualización incremental en Power BI, lo que simplifica sus proyectos de aprendizaje automático.
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