Модель оттока клиентов, которая после 20 часов на ноутбуке падает из-за нехватки RAM, — не редкость: бизнес-данные давно переросли локальное железо. В этом выпуске — как ноутбуки Microsoft Fabric переносят обучение к данным в Lakehouse: без экспортов, без хаоса с CSV, на Python или R в облаке.Что вы узнаете:Почему локальные машины не справляются с многотерабайтными наборами (CPU, RAM, дисковый ввод-вывод) и почему выборка теряет ценные закономерностиПрямой доступ к Lakehouse: Spark выполняет соединения, фильтры и агрегации там, где лежат данныеКонструирование признаков в масштабе: компактные наборы признаков, высокая кардинальность и временные паттерны, Featuretools на SparkВыбор модели: XGBoost, LightGBM, логистическая регрессия или глубокое обучение — сравнение нескольких запусков на одних данныхМониторинг в реальном времени, контрольные точки, версионирование и распределённая оценка без выхода данных из LakehouseДля специалистов по данным, дата-инженеров и аналитических команд, которые обучают ИИ-модели на больших корпоративных данных.Этот выпуск — русская версия с ИИ-дубляжом анимированного видео из M365 Show от Microsoft MVP Мирко Петерса.▶ Смотреть видео: https://youtu.be/RftSe9exzDc🎧 Другие выпуски: https://www.m365.fm🎤 M365Con — бесплатная онлайн-конференция по Microsoft: https://m365con.net💼 Мирко Петерс в LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.