Model prediksi churn yang gagal setelah 20 jam di laptop karena batas RAM bukan kasus langka – data bisnis sudah melampaui kemampuan perangkat lokal. Episode ini menunjukkan bagaimana notebook Microsoft Fabric membawa pelatihan langsung ke data Lakehouse: tanpa ekspor, tanpa kekacauan CSV, dengan Python atau R di cloud.Yang akan Anda pelajari:Mengapa komputer lokal kewalahan dengan dataset multi-terabyte (CPU, RAM, I/O disk) dan mengapa sampling menghilangkan pola berhargaAkses langsung ke Lakehouse: Spark menjalankan join, filter, dan agregasi di tempat data beradaFeature engineering skala besar: set fitur ramping, kardinalitas tinggi, dan pola waktu, Featuretools di atas SparkPemilihan model: XGBoost, LightGBM, regresi logistik, atau deep learning – membandingkan beberapa run pada data yang samaPemantauan real-time, checkpoint, versioning, dan evaluasi terdistribusi tanpa data keluar dari LakehouseUntuk data scientist, data engineer, dan tim analitik yang ingin melatih model AI pada data perusahaan berskala besar.Episode ini adalah versi Bahasa Indonesia dengan sulih suara AI dari video animasi M365 Show oleh Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Tonton videonya: https://youtu.be/RftSe9exzDc🎧 Episode lainnya: https://www.m365.fm🎤 M365Con – konferensi Microsoft online gratis: https://m365con.net💼 Mirko Peters di LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.