نموذج للتنبؤ بتسرب العملاء يفشل بعد 20 ساعة على الحاسوب المحمول بسبب حدود الذاكرة ليس حالة نادرة، فبيانات الأعمال تجاوزت قدرات الأجهزة المحلية. تعرض هذه الحلقة كيف تنقل دفاتر Microsoft Fabric التدريب إلى بيانات Lakehouse مباشرة: بلا تصدير ولا فوضى CSV، وبلغة Python أو R في السحابة.ما ستتعلمه:لماذا تعجز الأجهزة المحلية أمام مجموعات بيانات بحجم تيرابايتات (المعالج والذاكرة وإدخال/إخراج القرص)، ولماذا يُضيّع أخذ العينات أنماطًا قيّمةالوصول المباشر إلى Lakehouse: ينفّذ Spark عمليات الربط والتصفية والتجميع حيث توجد البياناتهندسة الميزات على نطاق واسع: مجموعات ميزات رشيقة، والقيم عالية التنوع والأنماط الزمنية، وFeaturetools على Sparkاختيار النموذج: XGBoost أو LightGBM أو الانحدار اللوجستي أو التعلم العميق، مع مقارنة عدة تشغيلات على البيانات نفسهامراقبة فورية ونقاط حفظ وإدارة إصدارات وتقييم موزّع دون أن تغادر البيانات Lakehouseلعلماء البيانات ومهندسي البيانات وفرق التحليلات الراغبين في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات مؤسسية ضخمة.هذه الحلقة نسخة عربية مدبلجة بالذكاء الاصطناعي من الفيديو التوضيحي المتحرك ضمن M365 Show للخبير MVP من مايكروسوفت Mirko Peters.▶ شاهد الفيديو: https://youtu.be/RftSe9exzDc🎧 المزيد من الحلقات: https://www.m365.fm🎤 M365Con – مؤتمر مايكروسوفت المجاني عبر الإنترنت: https://m365con.net💼 Mirko Peters على LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.