今年早些時候，微軟在Power BI中引入了自動機器學習(AutoML)作為公開預(yù)覽。現(xiàn)在，Power BI中的AutoML通常可用于Power BI Premium和Embedded可用的所有公共云區(qū)域。

在Power BI中使用AutoML，在機器學習方面沒有豐富背景的業(yè)務(wù)分析師可以構(gòu)建ML模型來解決曾經(jīng)需要數(shù)據(jù)科學家的業(yè)務(wù)問題。ML模型創(chuàng)建背后的大多數(shù)數(shù)據(jù)科學都是由Power BI自動化的，同時提供全面的見解，使您可以直觀地了解用于創(chuàng)建ML模型的過程。因為AutoML針對的分析師可能沒有構(gòu)建ML模型的經(jīng)驗，所以開發(fā)團隊在添加自動防護方面進行了大量投資，比如類平衡、訓練測試數(shù)據(jù)分割、交叉驗證、缺失值估算和高基數(shù)特征檢測，以確保生成的模型具有良好的質(zhì)量。

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荷蘭提供全方位服務(wù)的數(shù)字公司Macaw在Power BI中部署了自動機器學習，以快速獲取銷售數(shù)據(jù)，并在Power BI中直接培訓、驗證和調(diào)用機器學習模型。Macaw的首席數(shù)據(jù)和人工智能顧問戴夫?瑞吉特(Dave Ruijter)分享道:“Power BI內(nèi)部的自動化功能幫助我們衡量如何將解決方案與AI功能融合在一起。”現(xiàn)在，Macaw Power BI分析師可以將機器學習納入他們的解決方案中，而無需數(shù)據(jù)科學家的參與。他們的客戶之一、Shoeby的合伙人兼首席信息官米奇?范?德森(Mitch van Deursen)表示:“通常情況下，建模需要幾個月的時間，而現(xiàn)在我們能在5天內(nèi)得到關(guān)鍵業(yè)務(wù)問題的答案。”

隨著公共預(yù)覽版的發(fā)布，AutoML in Power BI允許用戶：

• 訓練機器學習模型以執(zhí)行二進制預(yù)測，一般分類和回歸

• 查看模型訓練報告

• 將ML模型應(yīng)用于他們的數(shù)據(jù)，并查看預(yù)測和解釋

開發(fā)團隊一直在改進并在Power BI中為AutoML添加新功能。

非布爾結(jié)果的二進制預(yù)測支持

早些時候，AutoML期望二進制預(yù)測模型的結(jié)果字段為布爾值。現(xiàn)在，開發(fā)團隊在結(jié)果字段中也支持非布爾值。在向?qū)е校梢灾苯舆x擇最感興趣的目標結(jié)果，從而節(jié)省了將其轉(zhuǎn)換為布爾值的預(yù)處理步驟。

改進功能推薦

開發(fā)團隊改進了統(tǒng)計方法，這些統(tǒng)計方法建議了可用于訓練ML模型的輸入字段。現(xiàn)在，Auto ML將分析所選實體的樣本、推薦字段，并顯示不建議使用字段的原因。如果某個字段具有太多不同的值或只有一個值，或與輸出字段的相關(guān)性較低或較高，則不建議使用此方法。

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控制訓練時間

現(xiàn)在，AutoML允許您控制訓練模型的時間。

您可以選擇減少培訓時間來查看快速結(jié)果，或者增加用于培訓的時間來獲得最佳模型。前者在構(gòu)建POC或確保選擇了正確的字段時非常有用。

改進的培訓報告

培訓報告已經(jīng)改進，使其更具可讀性。此外，現(xiàn)在生成報告的速度快了兩倍。

二元預(yù)測報告現(xiàn)在包括一個成本效益分析工具。給定目標的估計單位成本和實現(xiàn)目標結(jié)果的單位收益，它可以幫助您應(yīng)該以產(chǎn)生最高利潤為目標的人群子集。

可解釋的AI

AutoML強調(diào)預(yù)測的可解釋性，以提供對最重要字段的可見性。它提供了訓練過程中的最佳預(yù)測變量，以及對ML模型在評分過程中產(chǎn)生的每個預(yù)測的解釋。

改進了“最佳預(yù)測變量”部分，以顯示可理解的功能細分，因此您可以輕松地驗證模型是否與您對結(jié)果字段的業(yè)務(wù)洞察力保持一致。 在下面的房價預(yù)測示例中，“ sqft_living”（右側(cè)）的功能細分圖表顯示，較高的“ sqft_living”值具有較高的房價。

除此之外，開發(fā)團隊還增加了對頂級預(yù)測變量中文本功能的支持。

現(xiàn)在，將對預(yù)測的解釋作為一個單獨的實體出現(xiàn)，以使其易于訪問和閱讀。為了使模型預(yù)測可解釋，我們顯示了每個特征對預(yù)測的貢獻，這些貢獻加起來等于預(yù)測值。

在下面的房價預(yù)測示例中，您可以看到一些功能具有正面影響（綠色），而其他功能則具有負面影響（紅色）。 將這些貢獻加到基值（在這種情況下，訓練數(shù)據(jù)中房屋價格的平均值）中，得出的預(yù)測房屋價格為379,738美元，從而使您可以輕松地解釋這些模型預(yù)測。

使用這個解釋實體，不久將提供自動生成的解釋報告，您可以快速構(gòu)建解釋模型預(yù)測的報告。

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