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雷达卡
Azure ML和Power BI的强大功能：数据流和模型部署
机器学习（ML）模型具有出色的预测能力已不再是新闻。然而，
权力越大，责任就越大。
尽管数据科学家训练了大量的数据以得出对未来的预测，但是全面呈现结果是一个挑战。而且，在生产环境中部署模型是一个重大挑战。虽然天青帮助您构建强大的ML车型没有任何编码，双向电力供应能力，从BI报告的ML模型结合的见解。
在以前的文章（文章末尾提供的链接）中，我们探讨了Power BI如何帮助企业分析数据以及如何以不需要的方式创建报告和仪表板。在本文中，我们将了解如何使用Power BI和Azure ML部署ML模型的结果。
这篇文章假定读者具有ML模型的基本知识。要了解如何使用Flask在生产环境中部署ML模型，您可以阅读以下精彩的介绍性文本：
如何使用Flask部署机器学习模型（带有代码！）
目录
什么是Azure ML？
窥探Azure ML Studio（经典）
将模型构建和部署为Web服务
将ML模型从Azure ML平台部署到Power BI
可视化结果以创建可行的业务见解
什么是Azure ML？
数据科学家非常清楚机器学习模型的复杂性和可怕性。首先，解决业务问题始于制定问题陈述。其次，团队会生成特定的假设，以列出影响目标的所有可能变量。然后，从相关来源提取或收集数据。
在下一步中，我们将数据实验作为逐步过程进行，以获取有关缺失值，数据分布和分析的见解，通常称为探索性数据分析（EDA）。第五，我们开发了一套预测模型，并使用首选的验证技术对火车测试的相关误差度量进行了评估。
此外，使用超参数对这些模型进行了调整，以获得最佳结果。最后，我们选择性能最佳的模型进行实时评分或批处理评分。
此任务需要使用R或Python等软件编写代码行。但是，Azure ML有助于简化构建预测模型的复杂过程。
窥探Azure ML Studio（经典）
Azure ML Studio（经典）使您可以使用GUI来构建，训练，优化和部署ML模型。这是一个无代码的环境。因此，您可以为聚类，回归，分类，异常检测和推荐模型以及数据，统计和文本分析创建复杂的ML模型。
Azure ML Studio（经典）
您可以使用图形的功能连接来构建ML模型。因此，即使只是具有机器学习理论背景的初学者也可以轻松使用它。提供了针对未经培训的多个教程。例如，以下屏幕截图显示了两类分类模型的比较，以使用社会人口统计学变量作为特征来预测成年人的收入是高于还是低于$ 50
Azure ML Studio（经典）
将模型构建和部署为Web服务
一旦建立ML模型的工作流程就绪，就可以通过单击按钮（RUN）来训练模型。随着模型的运行，虚拟环境和并行计算使训练时间更快。
下面的屏幕截图显示了跨多个折叠的交叉验证的结果错误度量。
交叉验证
最后，在运行样本中的预测性实验（训练模型）之后，我们使用“ Deploy Web Service”选项将模型作为Web服务部署。
将ML模型从Azure ML平台部署到Power BI
部署和运行ML模型是下一步的下一步。在此步骤中，对生产中的实时数据测试模型。实时数据可以位于Power BI环境中。Power BI是一项本地服务，使用该服务可以执行商业智能功能。因此，显示当前业务场景的报告或仪表板以及来自ML模型的实时预测可以为组织增加可观的价值。
假设一家公司希望根据个人的社会人口特征对他们的收入进行评分。要执行此任务，我们必须添加要评分的实体（预测收入多于或少于$ 50
单击PowerQuery编辑器的AI见解选项卡下的Azure机器学习按钮，将使用同一帐户连接到Azure ML平台。
Azure ML工具栏
Power BI将列出您可以访问的所有Azure ML Web服务。选择适当的网络服务；用户界面将通过匹配其名称和类型将您实体的所有列映射到Web服务的输入。单击“应用”以查看评分的预览。因此，计分的概率在表中显示为新列。
可视化结果以创建可行的业务见解
到目前为止，我们已将ML模型应用于Power BI环境中加载的实时数据。您可以使用Azure ML模型中的预测概率来刷新Power BI中显示的业务报告/仪表板。
Power BI可视化来源： Power BI社区博客，Power BI数据流中的Azure机器学习，取自https://community.powerbi.com/t5 ... r-BI-Dataflows/ba-p / 709744＃
换句话说，它使决策者不仅可以了解业务问题的历史背景，还可以使用预测模型来了解业务在未来的发展情况。
尾注
在本文中，我们了解了Azure ML平台中模型的培训和部署。我们还了解了如何利用Azure ML的预测功能在实时环境中生成对未来的见解。
总之，这种集成环境为数据科学家，商业智能专业人员和战略决策者提供了更多功能。他们可以迅速利用这些集成环境的有利方面，从而可以通过协作而不是孤立地解决业务问题。
题库
京公网安备 11010802022788号
