Používanie Prehľadov UI v aplikácii Power BI Desktop

V službe Power BI môžete pomocou prehľadov UI získať prístup ku kolekcii vopred trénovaných modelov strojového učenia, ktoré vám pomôžu zlepšiť prípravu údajov. Prístup k Prehľadom UI môžete získať v editore Power Query. Súvisiace funkcie nájdete na kartách Domov a Pridať stĺpec v editore Power Query .

Tento článok popisuje funkcie Analýza textu a Videnie zo služieb Azure Cognitive Services. V tomto článku je tiež popísaná časť s popisom vlastných funkcií, ktoré sú v Power BI k dispozícii zo strojového učenia platformy Azure.

Používanie funkcií Analýza textu a Videnie

S funkciami Analýza textu a Videnie v Power BI môžete použiť rôzne algoritmy zo Azure Cognitive Services na obohatenie svojich údajov v Power Query.

V súčasnosti sú podporované tieto služby:

• analýza nálady
• extrakcie kľúčových fráz
• zisťovania jazyka
• označovanie obrázkov.

Transformácie sa vykonávajú v službe Power BI Service a nevyžadujú predplatné služieb Azure Cognitive Services.

Povolenie funkcií Analýza textu a Videnie v kapacitách Premium

Kognitívne služby sú podporované pre uzly kapacity Premium EM2, A2 alebo P1 a iné uzly s viacerými zdrojmi. Na spustenie služieb Cognitive Services sa používa samostatné vyťaženie umelej inteligencie v kapacite. Pred použitím služieb Cognitive Services v Power BI musíte povoliť vyťaženie umelej inteligencie v nastaveniach kapacity portálu na správu. Vyťaženie umelej inteligencie môžete zapnúť v sekcii a zadefinovať maximálny objem pamäte, ktorý chcete, aby toto vyťaženie využívalo. Odporúčaný limit pamäte je 20%. Prekročenie tohto limitu spôsobí spomalenie dotazu.

Dostupné funkcie

Táto časť popisuje dostupné funkcie v službe Cognitive Services v Power BI.

Zistenie jazyka

Funkcia Detect language vyhodnotí textový vstup a pre každé pole vráti názov jazyka a identifikátor ISO. Táto funkcia je užitočná pre stĺpce údajov, ktoré zhromažďujú ľubovoľný text, kde je jazyk neznámy. Funkcia očakáva, že na vstupe budú údaje v textovom formáte.

Analýza textu dokáže rozlíšiť až 120 jazykov. Ďalšie informácie nájdete v téme podporovaných jazykov.

Extrahovanie kľúčových fráz

Funkcia Extrakcia kľúčových fráz vyhodnotí neštruktúrovaný text a pre každé textové pole vráti zoznam kľúčových fráz. Funkcia vyžaduje ako vstup textové pole a akceptuje voliteľný vstup pre ISO kód jazyka .

Extrakcia kľúčovej frázy funguje najlepšie, keď jej dodáte väčšie kusy textu, s ktorými môže pracovať, na rozdiel od analýzy nálady. Analýza nálady funguje lepšie na menších blokoch textu. Ak chcete získať najlepšie výsledky z oboch operácií, zvážte zodpovedajúcim spôsobom zmeniť nastavenie vstupov.

Citové skóre

Funkcia Score sentiment vyhodnotí textový vstup a vráti citové skóre pre každý dokument v rozmedzí od 0 (negatívne) do 1 (pozitívne). Citové skóre tiež akceptuje voliteľný vstup pre iso kód jazyka. Táto funkcia je užitočná na zisťovanie pozitívnej a negatívnej nálady v sociálnych sieťach, recenziách zákazníkov a diskusných fórach.

Analýza textu používa klasifikačný algoritmus strojového učenia na generovanie citového skóre od 0 po 1. Skóre bližšie k 1 označuje pozitívnu náladu. Skóre bližšie k 0 označuje negatívnu náladu. Model má vopred naučené rozsiahle množstvo textu, v rámci čoho má priradenia nálady. V súčasnosti nie je možné poskytnúť vlastné údaje na školenie. Model používa počas analýzy textu kombináciu techník vrátane spracovania textu, analýzy častí reči, umiestnenia slov a spojov medzi slovami. Ďalšie informácie o algoritme nájdete Úvodné informácie oanalýza textu.

Analýza nálady sa vykonáva v celom vstupnom poli, a nie extrakciou nálady pre konkrétnu entitu v texte. V praxi existuje tendencia pre zlepšenie presnosti hodnotenia, ak dokumenty obsahujú jednu alebo dve vety a nie veľký blok textu. Vo fáze hodnotenia objektívnosti model určuje, či vstupné pole ako celok, je objektívne alebo obsahuje nálady. Vstupné pole, ktoré je väčšinou objektívne, nepostúpi do frázy zisťovania nálady, čo má za následok skóre 0,50 bez ďalšieho spracovania. Pre vstupné polia, ktoré pokračujú v kanáli, sa v ďalšej fáze vygeneruje skóre väčšie alebo menšie ako 0,50 v závislosti od stupňa nálady zistenej vo vstupnom poli.

V súčasnosti funkcia Analýza nálady podporuje angličtinu, nemčinu, španielčinu a francúzštinu. Ostatné jazyky sú v režime ukážky. Ďalšie informácie nájdete v téme podporovaných jazykov.

Označovanie obrázkov

Funkcia Označovanie obrázkov vráti značky na základe viac ako 2 000 rozpoznateľných objektov, živých bytostí, scenérií a akcií. Ak sú značky nejednoznačné alebo nie sú všeobecne známe, výstup poskytuje tipov, objasniť význam značky v kontexte známeho prostredia. Značky nie sú usporiadané ako taxonómia a neexistujú žiadne hierarchie dedenia. Kolekcia obsahových značiek vytvára základ pre popis obrázka zobrazený ako jazyk čitateľný ľuďmi a formátovaný v celých vetách.

Po nahraní obrázka alebo zadaní URL adresy obrázka algoritmy Computer Vision výstup značiek na základe objektov, živých bytostí a akcií identifikovaných na obrázku. Označovanie nie je obmedzené na hlavný predmet, ako je napríklad osoba v popredí, ale obsahuje aj prostredie (vnútorné alebo vonkajšie), nábytok, nástroje, rastliny, zvieratá, príslušenstvo, zariadenia a podobne.

Táto funkcia vyžaduje ako vstup URL adresu obrázka alebo pole base-64. V súčasnosti označovanie obrázkov podporuje angličtinu, španielčinu, japončinu, portugalčinu a zjednodušenú čínštinu. Ďalšie informácie nájdete v téme podporovaných jazykov.

Vyvolanie funkcií Analýza textu a Videnie v Power Query

Ak chcete obohatiť údaje o funkcie Analýza textu a Videnie, otvorte Editor Power Query. Tento príklad vás prevedie hodnotením nálady textu. Pomocou rovnakých krokov môžete extrahovať kľúčové frázy, rozpoznať jazyk a označiť obrázky.

Vyberte tlačidlo Analýza textu na páse s nástrojmi Domov alebo pridať stĺpec. Keď sa zobrazí výzva, prihláste sa.

Po prihlásení vyberte v kontextovom okne funkciu, ktorú chcete použiť, a stĺpec údajov, ktorý chcete transformovať.

Power BI vyberie na spustenie funkcie kapacitu Premium a odošle výsledky späť do aplikácie Power BI Desktop. Vybratá kapacita sa používa iba pre funkcie Analýza textu a Videnie počas aplikácie a obnovení v aplikácii Power BI Desktop. Po publikovaní zostavy sa obnovenia spúšťajú v kapacite Premium pracovného priestoru, v ktorej je zostava publikovaná. Kapacitu používanú pre všetky služby Cognitive Services môžete zmeniť v rozbaľovacom zozname v ľavom dolnom rohu kontextového okna.

ISO kód jazyka je voliteľný vstup na určenie jazyka textu. Ako vstup môžete použiť stĺpec alebo statické pole. V tomto príklade je pre celý stĺpec jazyk zadaný ako angličtina (en). Ak toto pole ponecháte prázdne, Power BI pred použitím funkcie automaticky zistí jazyk. Potom vyberte položku Použiť.

Pri prvom použití Prehľadov UI s novým zdrojom údajov vás Aplikácia Power BI Desktop vyzve, aby ste nastavili úroveň ochrany osobných údajov.

Po vyvolaní funkcie sa výsledok pridá ako nový stĺpec do tabuľky. Transformácia sa tiež pridá ako uplatnený krok v dotaze.

V prípadoch označovania obrázkov a extrakcie kľúčových fráz môžu výsledky vrátiť viacero hodnôt. Každý jednotlivý výsledok sa vráti v duplikáte pôvodného riadka.

Publikovanie zostavy s funkciami Analýza textu a Videnie

Počas úprav v Power Query a vykonávania obnovení v aplikácii Power BI Desktop používajú funkcie Analýza textu a Videnie kapacitu Premium, ktorá bola vybratá v Editore Power Query. Po publikovaní zostavy v rámci funkcie Analýza textu alebo Videnie použijú kapacitu Premium pracovného priestoru, v ktorom bola zostava publikovaná.

Zostavy s použitými funkciami Analýza textu a Videnie je potrebné publikovať v pracovnom priestore, ktorý sa nachádza v kapacite Premium, v opačnom prípade zlyhá sémantický model.

Spravovanie vplyvu na kapacitu Premium

V nasledujúcich častiach sa opisuje, ako možno spravovať vplyvy funkcií Analýza textu a Videnie na kapacitu.

Výber kapacity

Autori zostáv môžu vybrať kapacitu Premium, v ktorej sa majú spúšťať prehľady UI. Služba Power BI predvolene vyberie prvú vytvorenú kapacitu, ku ktorej má používateľ prístup.

Monitorovanie pomocou aplikácie Metrika kapacity

Vlastníci kapacity Premium môžu monitorovať vplyv funkcií Analýza textu a Videnie na kapacitu pomocou aplikácie Microsoft Fabric Capacity Metrics. Aplikácia poskytuje podrobné metriky o stave vyťažení umelej inteligencie v rámci vašej kapacity. Horný graf zobrazuje spotrebu pamäte vyťaženiami umelej inteligencie. Správcovia kapacity Premium môžu nastaviť limit pamäte pre vyťaženie umelej inteligencie na kapacitu. Keď využitie pamäte dosiahne limit pamäte, môžete zvážiť zvýšenie limitu pamäte alebo presunutie niektorých pracovných priestorov do inej kapacity.

Porovnanie služieb Power Query a Power Query Online

Funkcie Analýza textu a Videnie používané v Power Query a Power Query Online sú rovnaké. Medzi týmito prostrediami je len niekoľko rozdielov:

• Power Query obsahuje samostatné tlačidlá pre funkciu Analýza textu, funkciu Videnie a strojové učenie platformy Azure. V Power Query Online sú tieto funkcie skombinované do jednej ponuky.
• V Power Query môže autor zostavy vybrať kapacitu Premium, ktorá sa použije na spustenie funkcií. Táto voľba nie je v power query Online potrebná, pretože tok údajov sa už nachádza v konkrétnej kapacite.

Dôležité informácie a obmedzenia týkajúce sa analýzy textu

Pri používaní funkcie Analýza textu si buďte pamätať na niekoľko obmedzení.

• Prírastkové obnovenie je podporované, pri použití v dotazoch s prehľadmi UI však môže spôsobiť problémy s výkonom.
• Nepodporuje sa priamy dotaz.

Používanie strojového učenia platformy Azure

Mnohé organizácie používajú modely strojového učenia na zlepšenie prehľadov a predpovedí týkajúcich sa ich podnikania. Možnosť vizualizácie a vyvolania prehľadov z týchto modelov môže pomôcť so šírením týchto prehľadov podnikových používateľov, ktorí ich potrebujú najviac. Power BI umožňuje pomocou jednoduchých gest typu "bod-a-kliknutie" zahrnúť prehľady z modelov hosťovaných v službe strojového učenia platformy Azure.

Ak chcete využiť túto funkciu, odborník v oblasti údajov môže analytikovi služby BI poskytnúť prístup k modelu strojového učenia platformy Azure prostredníctvom portálu Azure. Potom na začiatku každej relácie služba Power Query zistí všetky modely strojového učenia platformy Microsoft Azure, ku ktorým má používateľ prístup, a zobrazí ich ako dynamické funkcie služby Power Query. Používateľ môže vyvolať dané funkcie tak, že k nim pristupuje na páse s nástrojmi v Editore Power Query alebo priamym vyvolaním funkcie strojového učenia. Pri vyvolávaní modelu strojového učenia platformy Azure služba Power BI automaticky dávkuje požiadavky na prístup pre množinu riadkov na dosiahnutie lepšieho výkonu.

Táto funkcia je podporovaná v aplikácii Power BI Desktop, tokoch údajov služby Power BI a pre Power Query Online v službe Power BI.

Ďalšie informácie o tokoch údajov nájdete v téme Samoobslužná príprava údajov v službe Power BI.

Ďalšie informácie o strojovom učení platformy Microsoft Azure nájdete v nasledujúcich článkoch:

• Prehľad: Čo je strojové učenie platformy Microsoft Azure?
• Príručky pre rýchly začiatok a kurzy pre strojové učenie platformy Microsoft Azure: dokumentácia k strojovému učeniu platformy Azure

Udelenie prístupu k modelu strojového učenia platformy Azure

Na prístup k modelu strojového učenia platformy Azure zo služby Power BI musí mať používateľ prístup na čítanie k predplatnému služby Azure. Okrem toho musia mať k pracovnému priestoru strojového učenia aj prístup na čítanie.

Kroky v tejto časti popisujú poskytnutie prístupu používateľovi služby Power BI k modelu hosťovanému v službe strojového učenia platformy Azure. S týmto prístupom môžu tento model použiť ako funkciu Power Query. Ďalšie informácie nájdete Spravovanie prístupu pomocou roly RBAC a portálu Azure.

1. Prihláste sa do portálu Azure.
2. Prejdite na stránku predplatného. Stránku predplatného nájdete v zozname Všetky služby v ľavej navigačnej ponuke portálu Azure.
3. Vyberte predplatné.
4. Vyberte Riadenie prístupu (IAM)a potom vyberte tlačidlo Pridať.
5. Ako rolu vyberte Používateľ s čitateľa. Vyberte používateľa služby Power BI, ktorému chcete udeliť prístup k modelu strojového učenia platformy Azure.
6. Vyberte položku Uložiť.
7. Zopakujte kroky tri až šesť a udeľte používateľovi Používateľovi prístup ku konkrétnemu pracovnému priestoru strojového učenia hosťujúcemu model.

Zisťovanie schémy modelov strojového učenia

Vedci pracujúci s údajmi predovšetkým používajú jazyk Python na vývoj a dokonca nasadenie modelov strojového učenia pre strojové učenie. Odborník na údaje musí výslovne vygenerovať súbor schémy pomocou jazyka Python.

Tento súbor schémy musí byť súčasťou nasadenej webovej služby pre modely strojového učenia. Ak chcete automaticky vygenerovať schému pre webovú službu, musíte zadať ukážku vstupu/výstupu do vstupného skriptu nasadzovaného modelu. Ďalšie informácie nájdete v podsekcii o generovanie schémy (voliteľnej) automatickej schémy Swagger v dokumentácii k službe Azure Machine Learning službe Deploy Models. Prepojenie obsahuje príklad vstupného skriptu s príkazmi na generovanie schémy.

Konkrétne funkcie @input_schema a @output_schema vo vstupnom skripte odkazujú na vzorové formáty vstupu a výstupu v premenných input_sample a output_sample. Tieto funkcie používajú tieto ukážky na generovanie špecifikácie OpenAPI (Swagger) pre webovú službu počas nasadenia.

Tieto pokyny na generovanie schémy aktualizáciou vstupného skriptu je potrebné použiť aj na modely vytvorené pomocou pokusov s automatizovaným strojovým učením v súprave Azure Machine Learning SDK.

Vyvolanie modelu strojového učenia platformy Azure v doplnku Power Query

Akýkoľvek model strojového učenia platformy Azure, ku ktorému ste získali prístup, môžete vyvolať priamo z editora Power Query. Ak chcete získať prístup k modelom strojového učenia platformy Azure, vyberte tlačidlo strojového učenia platformy Microsoft Azure na páse s nástrojmi Domov alebo Pridať stĺpec v Editore Power Query.

Všetky modely strojového učenia platformy Azure, ku ktorým máte prístup, sú uvedené ako funkcie služby Power Query. Vstupné parametre pre model strojového učenia platformy Azure sú tiež automaticky mapované ako parametre zodpovedajúcej funkcie Power Query.

Model strojového učenia platformy Azure môžete vyvolať určením ktoréhokoľvek stĺpca vybratej entity ako vstupu z rozbaľovacieho zoznamu. Môžete tiež zadať konštantnú hodnotu, ktorá sa má použiť ako vstup, a to tak, že prepnete ikonu stĺpca na ľavej strane dialógového okna vstupu.

Výberom položky OK zobrazíte ukážku výstupu modelu strojového učenia platformy Azure vo forme nového stĺpca v tabuľke entít. Vyvolanie modelu sa zobrazí ako uplatnený krok pre dotaz.

Ak model vráti viacero výstupných parametrov, zoskupia sa ako záznam vo výstupnom stĺpci. Stĺpec môžete rozbaliť a vytvoriť tak jednotlivé výstupné parametre v samostatných stĺpcoch.

Dôležité informácie a obmedzenia týkajúce sa strojového učenia platformy Azure

Nasledujúce dôležité informácie a obmedzenia sa vzťahujú na strojové učenie platformy Azure v aplikácii Power BI Desktop.

• Modely vytvorené pomocou grafického používateľského rozhrania strojového učenia platformy Azure v súčasnosti nepodporujú generovanie schémy. Podpora sa očakáva v na nasledujúcich vydaniach.
• Prírastkové obnovenie je podporované, pri použití v dotazoch s prehľadmi UI však môže spôsobiť problémy s výkonom.
• Nepodporuje sa priamy dotaz.
• Používatelia s licenciou Premium na používateľa nemôžu používať prehľady UI z aplikácie Power BI Desktop. Musíte používať licenciu Premium, ktorá nie je ppu premium s príslušnou kapacitou Premium. Stále môžete používať Prehľady UI s licenciou na Premium na používateľa v službe Power BI.

Súvisiaci obsah

Tento článok poskytuje prehľad o integrácii strojového učenia do aplikácie Power BI Desktop. Nasledujúce články môžu byť tiež zaujímavé a užitočné.

• kurz : Používanie služieb Cognitive Services v Power BI
• cognitive Services v Power BI
• integrácie strojového učenia platformy Azure v službe Power BI
• metriky umelej inteligencie v aplikácii metriky kapacity Premium