Künstliche Intelligenz mit Microsoft Power BI

Kapitel 10. Benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

In Kapitel 3 haben wir besprochen, wie mit AutoML ein benutzerdefiniertes maschinelles Lernmodell in Power BI trainieren und hosten kann. Was aber, wenn du bereits ein trainiertes Modell von einem Datenwissenschaftler in deinem Unternehmen hast? Oder du möchtest festlegen, welcher Algorithmus verwendet werden soll? Oder wenn du ein Modell genauer überwachen und interpretieren möchtest? In diesen Fällen brauchst du eine andere Plattform, die ein benutzerdefiniertes maschinelles Lernmodell bereitstellen und trotzdem mit Power BI verbunden werden kann. Die Lösung für diese Fälle ist Azure Machine Learning (mehr dazu später, wie du eine kostenlose Testversion über Azure erhältst). Wir zeigen dir, wie du dein eigenes benutzerdefiniertes Modell in Azure trainieren und es zur Auswertung von Daten in Power BI verwenden kannst.

KI-Geschäftsstrategie

Im Jahr 2013 startete das MD Anderson Cancer Center in Houston, Texas, ein KI-Projekt, um Krebspatienten zu diagnostizieren und Behandlungen zu empfehlen. Nach vier Jahren Entwicklungszeit und Kosten in Höhe von 62 Millionen Dollar wurde das Projekt eingestellt, bevor es überhaupt bei Patienten eingesetzt wurde. Gleichzeitig setzte die IT-Abteilung des Zentrums erfolgreich KI-Modelle ein, um Hotel- und Restaurantempfehlungen für die Familien der ...