Модель відтоку клієнтів, яка після 20 годин на ноутбуці падає через брак RAM, — не рідкість: бізнес-дані давно переросли локальне залізо. У цьому випуску — як ноутбуки Microsoft Fabric переносять навчання до даних у Lakehouse: без експортів, без хаосу з CSV, на Python або R у хмарі.Що ви дізнаєтеся:Чому локальні машини не справляються з багатотерабайтними наборами (CPU, RAM, дисковий ввід-вивід) і чому вибірка втрачає цінні закономірностіПрямий доступ до Lakehouse: Spark виконує з’єднання, фільтри й агрегації там, де лежать даніКонструювання ознак у масштабі: компактні набори ознак, висока кардинальність і часові патерни, Featuretools на SparkВибір моделі: XGBoost, LightGBM, логістична регресія чи глибоке навчання — порівняння кількох запусків на тих самих данихМоніторинг у реальному часі, контрольні точки, версіонування та розподілене оцінювання без виходу даних із LakehouseДля фахівців з даних, дата-інженерів та аналітичних команд, які навчають ШІ-моделі на великих корпоративних даних.Цей випуск — українська версія з ШІ-дубляжем анімованого відео з M365 Show від Microsoft MVP Мірко Петерса.▶ Дивитися відео: https://youtu.be/RftSe9exzDc🎧 Інші випуски: https://www.m365.fm🎤 M365Con — безкоштовна онлайн-конференція з Microsoft: https://m365con.net💼 Мірко Петерс у LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.