Pobierz fragment
Pobierz fragment w jednym z dostępnych formatów
Power BI i sztuczna inteligencja. Jak w pełni wykorzystać funkcje AI dostępne w Power BI - ebook
Format ebooka:
PDF
Format
PDF
czytaj
na laptopie
czytaj
na tablecie
Format e-booków, który możesz odczytywać na tablecie oraz
laptopie. Pliki PDF są odczytywane również przez czytniki i smartfony,
jednakze względu na komfort czytania i brak możliwości skalowania
czcionki, czytanie plików PDF na tych urządzeniach może być męczące dla
oczu. Więcej informacji znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Format
EPUB
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najpopularniejszych formatów e-booków na świecie.
Niezwykle wygodny i przyjazny czytelnikom - w przeciwieństwie do formatu
PDF umożliwia skalowanie czcionki, dzięki czemu możliwe jest dopasowanie
jej wielkości do kroju i rozmiarów ekranu. Więcej informacji znajdziesz
w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Format
MOBI
czytaj
na czytniku
czytaj
na tablecie
czytaj
na smartfonie
Jeden z najczęściej wybieranych formatów wśród czytelników
e-booków. Możesz go odczytać na czytniku Kindle oraz na smartfonach i
tabletach po zainstalowaniu specjalnej aplikacji. Więcej informacji
znajdziesz w dziale Pomoc.
Multiformat
E-booki w Virtualo.pl dostępne są w opcji multiformatu.
Oznacza to, że po dokonaniu zakupu, e-book pojawi się na Twoim koncie we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego tytułu.
Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na karcie produktu.
Multiformat
E-booki sprzedawane w księgarni Virtualo.pl dostępne są w opcji
multiformatu - kupujesz treść, nie format. Po dodaniu e-booka do koszyka
i dokonaniu płatności, e-book pojawi się na Twoim koncie w Mojej
Bibliotece we wszystkich formatach dostępnych aktualnie dla danego
tytułu. Informacja o dostępności poszczególnych formatów znajduje się na
karcie produktu przy okładce. Uwaga: audiobooki nie są objęte opcją
multiformatu.
czytaj
na laptopie
Pliki PDF zabezpieczone watermarkiem możesz odczytać na dowolnym
laptopie po zainstalowaniu czytnika dokumentów PDF. Najpowszechniejszym
programem, który umożliwi odczytanie pliku PDF na laptopie, jest Adobe
Reader. W zależności od potrzeb, możesz zainstalować również inny
program - e-booki PDF pod względem sposobu odczytywania nie różnią
niczym od powszechnie stosowanych dokumentów PDF, które odczytujemy
każdego dnia.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na tablecie
Aby odczytywać e-booki na swoim tablecie musisz zainstalować specjalną
aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego,
który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. Bluefire
dla EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na czytniku
Czytanie na e-czytniku z ekranem e-ink jest bardzo wygodne i nie męczy
wzroku. Pliki przystosowane do odczytywania na czytnikach to przede
wszystkim EPUB (ten format możesz odczytać m.in. na czytnikach
PocketBook) i MOBI (ten fromat możesz odczytać m.in. na czytnikach Kindle).
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
czytaj
na smartfonie
Aby odczytywać e-booki na swoim smartfonie musisz zainstalować specjalną
aplikację. W zależności od formatu e-booka oraz systemu operacyjnego,
który jest zainstalowany na Twoim urządzeniu może to być np. iBooks dla
EPUBa lub aplikacja Kindle dla formatu MOBI.
Informacje na temat zabezpieczenia e-booka znajdziesz na karcie produktu
w "Szczegółach na temat e-booka". Więcej informacji znajdziesz w dziale
Pomoc.
Pobierz fragment
Pobierz fragment w jednym z dostępnych formatów
Power BI i sztuczna inteligencja. Jak w pełni wykorzystać funkcje AI dostępne w Power BI - ebook
Microsoft Power BI zdobył uznanie jako znakomite narzędzie do analizy i przetwarzania złożonych zbiorów danych, ale to nie koniec jego możliwości. Power BI nadaje się do wydobywania z modeli sztucznej inteligencji informacji, które mogą się stać wartościowym materiałem wspomagającym podejmowanie najlepszych decyzji biznesowych. Aby jednak w pełni skorzystać z funkcji dostępnych w Power BI, trzeba posiąść podstawową wiedzę o sztucznej inteligencji.
Książka stanowi wprowadzenie do pracy z funkcjami SI dostępnymi w Power BI; jest skierowana do osób znających to środowisko. Dowiesz się z niej, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być używana w Power BI i jakie funkcje są w nim domyślnie dostępne. Nauczysz się też eksplorować i przygotowywać dane do projektów SI. Pokazano tu, jak umieszczać dane z analizy tekstu i widzenia komputerowego w raportach Power BI, co ułatwia korzystanie z zewnętrznej bazy wiedzy. Omówiono również procesy tworzenia i wdrażania modeli AutoML wytrenowanych na platformie Azure ML, a także umieszczania ich w edytorze Power Query. Nie zabrakło kwestii związanych z prywatnością, bezstronnością i odpowiedzialnością w korzystaniu z SI.
W książce między innymi:
- unikanie tendencyjności w przetwarzaniu danych
- szeregi czasowe i prognozowanie w Power BI
- wykrywanie anomalii
- analiza tekstu w Power Query
- trenowanie własnych modeli
- integracja Azure ML z Power BI i generowanie przewidywań
Przekonaj się, jaki potencjał tkwi w analizie zbiorów danych!
Spis treści
O autorce
O recenzentach
Przedmowa
CZĘŚĆ 1. Podstawy sztucznej inteligencji
- Rozdział 1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w Power BI
- Czego możemy oczekiwać od analityka danych?
- Kim jest analityk danych?
- Łączenie się z danymi
- Wizualizowanie danych
- Czym jest sztuczna inteligencja?
- Definicja sztucznej inteligencji
- Definicja uczenia maszynowego
- Definicja uczenia głębokiego
- Uczenie nadzorowane a uczenie nienadzorowane
- Rodzaje algorytmów
- Czym jest proces danetyczny?
- Dlaczego powinniśmy korzystać ze sztucznej inteligencji w Power BI?
- Problemy z implementacją sztucznej inteligencji
- Dlaczego rozwiązaniem jest sztuczna inteligencja w Power BI?
- Jakie mamy opcje sztucznej inteligencji w Power BI?
- Gotowe rozwiązania
- Tworzenie własnych modeli
- Podsumowanie
- Czego możemy oczekiwać od analityka danych?
- Rozdział 2. Eksploracja danych w Power BI
- Wymogi techniczne
- Korzystanie z przykładowego zestawu danych dotyczącego poziomu szczęścia na świecie
- Interpretacja zestawu danych
- Importowanie zestawu danych World Happiness do Power BI
- Czego poszukujemy w danych?
- Ilość danych
- Jakość danych
- Korzystanie z narzędzi profilowania danych
- Column quality
- Column distribution
- Column profile
- Eksploracja danych za pomocą wizualizacji
- Wykresy liniowe
- Wykresy słupkowe
- Histogramy
- Wykresy punktowe
- Biblioteka Matplotlib
- Podsumowanie
- Wymogi techniczne
- Rozdział 3. Przygotowywanie danych
- Naprawa struktury danych
- Praca z danymi ustrukturyzowanymi
- Naprawa struktury danych częściowo ustrukturyzowanych
- Naprawa struktury podczas pracy z obrazami
- Praca z brakującymi danymi
- Jak wyszukujemy brakujące dane?
- Co robimy z brakującymi danymi?
- Zapobieganie tendencyjności
- Wyszukiwanie tendencyjności
- Zapobieganie tendencyjności w zestawie danych
- Elementy odstające
- Podsumowanie
- Naprawa struktury danych
CZĘŚĆ 2. Gotowe funkcje SI
- Rozdział 4. Prognozowanie danych szeregów czasowych
- Wymogi techniczne
- Wymagania dotyczące danych w zadaniach prognozowania
- Do czego służy prognozowanie?
- Dane szeregu czasowego
- Przykład: dane dotyczące turystyki
- Algorytmy używane w prognozowaniu
- Korzyści używania gotowego modelu
- Obliczanie prognoz w Power BI
- Optymalizowanie dokładności prognozowania w Power BI
- Korzystanie z prognozowania w Power BI
- Podsumowanie
- Literatura dodatkowa
- Rozdział 5. Wykrywanie anomalii w danych za pomocą Power BI
- Wymogi techniczne
- Które dane nadają się do wykrywania anomalii?
- Dlaczego korzystamy z wykrywania anomalii?
- Wymogi dotyczące danych sprawdzanych pod kątem anomalii
- Logika kryjąca się za wykrywaniem anomalii
- Algorytmy odpowiedzialne za funkcję wykrywania anomalii w Power BI
- Nie trzeba oznaczać danych
- Szybka i skuteczna analiza
- Korzystanie z wykrywania anomalii w Power BI
- Importowanie przykładowego zestawu danych do Power BI
- Uaktywnianie wykrywania anomalii w Power BI
- Podsumowanie
- Literatura dodatkowa
- Rozdział 6. Korzystanie z języka naturalnego w eksploracji danych za pomocą wizualizacji Q&A
- Wymogi techniczne
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Wykorzystywanie języka naturalnego w programach
- Język naturalny w eksploracji danych
- Przygotowywanie danych dla modeli języka naturalnego
- Tworzenie wizualizacji Q&A w Power BI
- Dodawanie wizualizacji Q&A
- Korzystanie z wizualizacji Q&A
- Optymalizacja wizualizacji Q&A
- Opcje konfiguracji wizualizacji Q&A
- Poprawianie jakości wizualizacji Q&A
- Udoskonalanie modelu za pomocą opinii użytkowników
- Podsumowanie
- Literatura dodatkowa
- Rozdział 7. Korzystanie z pakietu Cognitive Services
- Wymogi techniczne
- Pakiet Azure Cognitive Services
- Tworzenie zasobu Cognitive Services
- Rozumienie języka w pakiecie Cognitive Services
- Text Analytics
- Mechanizm odpowiadania na pytania na podstawie bazy wiedzy
- Widzenie maszynowe w pakiecie Cognitive Services
- Usługa Computer Vision
- Korzystanie z usługi Custom Vision
- Korzystanie z usługi Face
- Podsumowanie
- Rozdział 8. Integracja rozumienia języka naturalnego z Power BI
- Wymogi techniczne
- Korzystanie z interfejsów Language w Power BI Desktop
- Korzystanie z narzędzia AI Insights
- Korzystanie z edytora Power Query
- Wizualizowanie w raportach spostrzeżeń wydobywanych z danych tekstowych
- Wizualizowanie danych tekstowych za pomocą narzędzia Word Cloud
- Podsumowanie
- Rozdział 9. Integracja interaktywnej aplikacji Q&A z Power BI
- Wymogi techniczne
- Tworzenie aplikacji odpowiadającej na pytania
- Mechanizm działania aplikacji odpowiadającej na pytania
- Konfiguracja usługi odpowiadającej na pytania
- Tworzenie aplikacji FAQ za pomocą usługi Power Apps
- Tworzenie nowej aplikacji w usłudze Power Apps
- Dodawanie usługi Power Automate w celu wywoływania usługi odpowiadającej na pytania
- Łączenie usługi Power Automate z usługą Power Apps
- Integrowanie aplikacji FAQ z Power BI
- Poprawianie modelu odpowiadającego na pytania
- Podsumowanie
- Rozdział 10. Uzyskiwanie spostrzeżeń z obrazów za pomocą widzenia maszynowego
- Wymogi techniczne
- Uzyskiwanie spostrzeżeń w interfejsie Computer Vision za pomocą funkcji AI Insights
- Korzystanie z opcji Vision w ramach funkcji AI Insights
- Konfigurowanie interfejsu Custom Vision
- Przygotowywanie danych z myślą o interfejsie Custom Vision
- Uczenie modelu w interfejsie Custom Vision
- Ocenianie modeli klasyfikujących
- Publikowanie modelu Custom Vision
- Integrowanie interfejsów Computer Vision/Custom Vision z Power BI
- Wyświetlanie rolki obrazów w raporcie za pomocą wizualizacji
- Przechowywanie danych i nadawanie im anonimowej dostępności
- Udoskonalanie modelu Custom Vision
- Podsumowanie
CZĘŚĆ 3. Tworzenie własnych modeli
- Rozdział 11. Zautomatyzowane uczenie maszynowe za pomocą platformy Azure i Power BI
- Wymogi techniczne
- AutoML
- Proces uczenia maszynowego
- Poprawianie skuteczności modelu uczenia maszynowego
- Kiedy należy korzystać z AutoML?
- Tworzenie eksperymentu AutoML w Azure ML
- Tworzenie obszaru roboczego Azure ML i zasobów
- Konfigurowanie AutoML
- Wdrażanie modelu do punktu końcowego
- Integrowanie modelu z Power BI
- Podsumowanie
- Rozdział 12 .Uczenie modelu za pomocą usługi Azure Machine Learning
- Wymogi techniczne
- Mechanizm uczenia modelu
- Wyjaśnienie procesu uczenia maszynowego
- Praca z Azure ML
- Tworzenie zasobów Azure ML
- Uczenie modelu za pomocą interfejsu Azure ML Designer
- Konfigurowanie potoku Azure ML Designer
- Wdrażanie modelu do zadań przewidywania wsadowego lub w czasie rzeczywistym
- Generowanie przewidywań wsadowych
- Generowanie przewidywań w czasie rzeczywistym
- Integrowanie punktu końcowego z Power BI w celu generowania przewidywań
- Podsumowanie
- Rozdział 13. Odpowiedzialna sztuczna inteligencja
- Definicja odpowiedzialnej SI
- Ochrona prywatności podczas wykorzystywania danych osobowych
- Usuwanie danych osobowych
- Wprowadzanie prywatności różnicowej do danych osobowych
- Tworzenie przejrzystych modeli
- Korzystanie z odgórnie przejrzystych modeli
- Wyjaśnienie modeli "czarnej skrzynki"
- Tworzenie bezstronnych modeli
- Wykrywanie stronniczości w modelach
- Minimalizowanie stronniczości w modelach
- Podsumowanie
| Kategoria: | Bazy danych |
| Zabezpieczenie: |
Watermark
|
| ISBN: | 978-83-8322-781-8 |
| Rozmiar pliku: | 27 MB |
