Делите путем

Креирање модела предвиђања

  • Чланак

У овом примеру креира се Power Apps предвиђање АИ који користи табелу "Намера купца на мрежи" Microsoft Dataverse. Да бисте добили ове пробне податке у окружење Microsoft Power Platform , омогућите примену пробних апликација и поставки података када креирате окружење као што је описано у опцији "Израда модела" AI Builder. Или следите детаљнија упутства у припреми података. Када се пробни подаци уусте Dataverse, следите ове кораке да бисте креирали модел.

  1. пријављивање у Power Apps или Power Automate.

  2. У левом окну изаберите ... Још > АИ чворишта.

  3. У оквиру Откријте АИ могућност , изаберите АИ моделе.

    (Опционално ) Да бисте трајно задржали АИ моделе у менију ради лаког приступа, изаберите икону пин-а.

  4. Селецт предвиђање - Предвидети будуће исходе из историјских података.

  5. Изаберите ставку Креирај прилагођени модел.

Изаберите свој историјски исход

Размислите о предвиђање желите да AI Builder направите. На пример, за питање "Да ли ће се ова муштерија изненадити?", размислите о питањима као што су ова:

  • Где се налази табела која садржи информације о купцу цхурн?
  • Да ли тамо постоји колона у којој се конкретно наводи да ли је купац цхурнед?
  • Има ли непознаница у колони које могу изазвати неизвесност?

Користите ове информације да бисте направили избор. Радећи са обезбеђеним пробним подацима, поставља се питање "да ли је овај корисник који је био у интеракцији са мојом онлине продавницом обавио куповину?" Ако јесу, требало би да буде прихода за ту муштерију. Стога, да ли има прихода за ову муштерију треба да буде историјски исход. Где год да су ове информације празне, то је место AI Builder где вам може помоћи да направите предвиђање.

  1. У падајућем менију Табеле изаберите табелу која садржи податке и исход који желите да предвидите. За пробне податке изаберите намеру купца на мрежи.

  2. У падајућем менију Колона изаберите колону која садржи исход. За пробне податке изаберите приход (ознака). Или, ако желите да испробате предвиђање броја, изаберите ставку Излазни тастери.

  3. Ако сте изабрали < ДИЦТ__скуп опција > оптион сет који садржи два или више исхода, размислите о томе да га мапите на"Да" или "Не" јер желите да предвидите да ли ће се нешто десити.

  4. Ако желите да предвидите више исхода, користите бразилски скуп података за е-трговину у узорку, а затим у падајућем менију "Табела " изаберите ставку "Редослед поруџбине " и "Временске осе испоруке".

Белешка

AI Builder подржава ове типове података за колону исхода:

  • Да/Не
  • Избори
  • Цео број
  • Децимални број
  • Број са покретним зарезом
  • Валута

Изаберите колоне са подацима за унушајте модел

Након што изаберете табелу и колону и мапирате исход, можете да промените колоне података које се користе за обуку модела. Подразумевано су изабране све релевантне колоне. Можете да оеселексите колоне које могу допринети мање прецизном моделу. Ако не знаш шта да радиш овде, не брини. AI Builder покушаће да пронађе колоне које обезбеђују најбољи могући модел. За пробне податке, оставите све како јесте и кликните на дугме Даље .

Разматрања избора колоне са подацима

Најважнија ствар коју овде треба узети у обзир је да ли је колона која није ваша историјска колумна индиректно одређена исходом.

Рецимо да желите да предвидите да ли ће пошиљка бити одложена. Можда имате стварни датум испоруке у подацима. Тај датум је присутан тек након испоруке поруџбине. Дакле, ако укључите ову колумну, модел ће имати близу 100 процената прецизности. Поруџбине које желите да предвидите још увек неће бити испоручене и неће бити попуњене колоне датума испоруке. Дакле, требало би да оскрнадате овакве колоне пре тренинга. У < ДИЦТ__Машинско учење > мацхине леарнинг , ово се зове цурење мета или цурење података. AI Builder покушава да филтрира колоне које су "сувише добре да би истините", али би ипак требало да их проверите.

Белешка

Када бирате поља података, неки типови података – као што је Слика, који се не могу користити као унос за обуку модела – нису приказани. Поред тога, системске колоне као што је "Креирано укључено" подразумевано су искључене.

Ако имате повезане табеле које могу побољшати перформансе предвиђање, можете их укључити и. Као што сте урадили када сте желели да предвидите да ли ће купац да се издуби, требало би да укључите додатне информације које се могу наћи у посебној табели. AI Builder подржава 1-на-један односи овом тренутку.

Филтрирање података

Када изаберете колоне података за обуку, можете да филтрирате податке. Табеле ће садржати све редове. Међутим, можда ћете желети да се концентришете на обуку и предвиђање подскупа редова. Ако знате да постоје небитни подаци унутар исте табеле коју користите за обуку модела, можете да користите овај корак да бисте га филтрирали.

На пример, ако примените филтер да бисте погледали само амерички регион, модел ће се обучавати у редовима у којима је исход познат само за амерички регион. Када се овај модел обучи, он ће само предвиђање за редове у којима исход није познат само по америчком региону.

Искуство филтрирања је исто као и у уређивачу Power Apps приказа. Почните тако што ћете додати:

  • Ред који садржи један услов филтера.
  • Група која вам омогућава да угнездите услове филтера.
  • Повезана табела која вам омогућава да креирате услов филтера у повезаној табели.

Изаберите колону, оператор и вредност која представља услов филтера. Поља за потврду можете да користите за груписање редова или за масовно брисање редова.

Следећи корак

Обучите и објавите свој предвиђање модел