Fabric Data Science-dokumentasjon

Om datavitenskap

Oversikt

• Hva er datavitenskap?

Opplæring

• Data Science ende-til-ende-veiledning

Copilot

Oversikt

• Oversikt
• Chat-magi i notatblokker

Veiledning

• Bruk Copilot-chatpanelet

Stoffdataagent (forhåndsversjon)

Oversikt

• Hva er en fabric-dataagent (forhåndsversjon)?

Kom i gang

• Fabric-dataagent over Adventure Works
• Kom i gang med Fabric-dataagenter
• Konfigurer en dataagent

Veiledning

• Leierinnstillinger for stoffdataagent
• Konsumer en Fabric-dataagent i Copilot Studio

Kom i gang

Kom i gang

• Introduksjon til Data Science-veiledninger
• Data Science-roller og tillatelser
• Maskinlæringsmodeller
• AI-funksjoner
• Hva er semantisk kobling?

Opplæringer

Opplæring

• Slik bruker du ende-til-ende AI-eksempler
• Kalibrer og evaluer en prognosemodell for tidsserier
• Opprett, evaluer og få en frafallsprognosemodell

Poengsum for modell

Veiledning

• Modellpoeng med PREDICT
• Server prognoser i sanntid

Klargjør data

Veiledning

• Slik akselererer du dataforberedelser med Data Wrangler
• Slik leser og skriver du data med Pandas

Lære opp modeller

Oversikt

• Opplæringsoversikt

Veiledning

• Tren med Spark MLlib
• Lær opp modeller med Scikit-learn
• Lære opp modeller med PyTorch

Spore modeller og eksperimenter

Veiledning

• Maskinlæringseksperimenter
• Autologging av stoff

KUNSTIG INTELLIGENS med SynapseML

Kom i gang

• Din første SynapseML-modell
• Installer en annen versjon av SynapseML

Veiledning

• Bruk OpenAI for store data med SynapseML
• Bruk Foundry Tools med SynapseML

Referansedokumenter

Referanse

• SemPy Python SDK