Microsoft Fabric의 데이터 과학 설명서

Microsoft Fabric의 데이터 과학 환경에 대해 자세히 알아보기

데이터 과학 정보

개요

• 데이터 과학이란?

시작하기

시작하기

• 데이터 과학 자습서 소개
• 데이터 과학 역할 및 권한
• 기계 학습 모델

자습서

자습서

• 엔드 투 엔드 AI 샘플을 사용하는 방법
• 소매 권장 사항
• 부정 행위 감지
• 예측
• 의미 체계 링크를 사용하여 의미 체계 모델에서 관계 검색(미리 보기)
• 의미 체계 링크(미리 보기)를 사용하여 의미 체계 모델에서 기능 종속성 분석

데이터 준비

방법 가이드

• 데이터 랭글러를 사용하여 데이터 준비를 가속화하는 방법
• Pandas를 사용하여 데이터를 읽고 쓰는 방법

학습 모델

개요

• 교육 개요

방법 가이드

• Spark MLlib를 사용하여 학습
• Scikit-learn을 사용하여 모델 학습
• PyTorch를 사용하여 모델 학습

모델 및 실험 추적

방법 가이드

• 기계 학습 실험
• 패브릭 자동 로깅

SynapseML 사용

시작하기

• 첫 번째 SynapseML 모델
• 다른 버전의 SynapseML 설치

방법 가이드

• SynapseML을 사용하여 빅 데이터에 OpenAI 사용
• SynapseML에서 Cognitive Services 사용
• ONNX 및 SynapseML을 사용하여 딥 러닝
• SynapseML을 사용하여 다변량 변칙 검색 수행
• SynapseML을 사용하여 하이퍼페라메터 조정

R 사용

개요

• R 개요

방법 가이드

• SparkR 사용 방법
• sparklyr를 사용하는 방법
• R 라이브러리 관리
• R 시각화

참조 문서

참조

• SemPy Python SDK

의미 체계 링크 사용(미리 보기)

개요

• 의미 체계 링크(미리 보기)란?

방법 가이드

• Power BI에서 읽고 Power BI에서 사용할 수 있는 데이터 쓰기
• 데이터에서 기능 종속성 검색, 탐색 및 유효성 검사
• 의미 체계 모델에서 관계 탐색 및 유효성 검사