Een churnmodel dat na 20 uur op een laptop vastloopt op het RAM-limiet is geen uitzondering: bedrijfsdata zijn lokale hardware allang ontgroeid. Deze aflevering laat zien hoe Microsoft Fabric-notebooks het trainen naar de Lakehouse-data brengen: geen exports, geen CSV-chaos, Python of R in de cloud.Dit leer je:Waarom lokale machines bij datasets van meerdere terabytes vastlopen op CPU, RAM en schijf-I/O – en sampling waardevolle patronen kostDirecte Lakehouse-toegang: Spark voert joins, filters en aggregaties uit waar de data staanFeature engineering op schaal: slanke in plaats van opgeblazen featuresets, hoge kardinaliteit en tijdspatronen, Featuretools op SparkModelkeuze: XGBoost, LightGBM, logistische regressie of deep learning – meerdere runs op dezelfde data vergelijkenRealtime monitoring, checkpoints, versiebeheer en gedistribueerde evaluatie zonder dat data het Lakehouse verlatenVoor data scientists, data engineers en analyticsteams die AI-modellen op grote bedrijfsdatasets willen trainen.Deze aflevering is een met AI nagesynchroniseerde Nederlandse versie van de geanimeerde video uit de M365 Show van Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Bekijk de video: https://youtu.be/RftSe9exzDc🎧 Meer afleveringen: https://www.m365.fm🎤 M365Con – gratis online Microsoft-conferentie: https://m365con.net💼 Mirko Peters op LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.