Использование машинного обучения в Power BI? Не рекомендуется (вот почему)
Автор: KratosBI
Загружено: 2026-02-18
Просмотров: 2646
Описание:
Microsoft Fabric невероятно упрощает обогащение отчетов Power BI моделями машинного обучения.
И именно в этом и заключается проблема.
В этом видео я подробно объясняю, почему встраивание результатов машинного обучения непосредственно в слои отчетности — без четкого разделения, управления и контроля обратной связи — может привести к циклической логике, скрытым петлям обратной связи и искажению решений.
https://blog.fabric.microsoft.com/en-...
Когда прогнозы влияют на решения…
А решения влияют на данные…
И эти данные переобучают модель…
У вас больше нет аналитики.
У вас возникает самоподкрепляющаяся предвзятость.
Этому шаблону не хватает:
Четких границ обратной связи
Управления переобучением модели
Четкого контроля происхождения данных
Разделения между наборами данных для вывода и обучения
Аудируемого сбора решений
Машинное обучение в Fabric — это мощный инструмент.
Но власть без архитектурных ограничений?
Не одобрено.
Если вы создаёте отчёты на основе машинного обучения в Fabric, вам нужно делать это целенаправленно, а не просто потому, что интерфейс упрощает это.
Начните свой путь к божественности в мире данных, став участником:
/ @chriswagnerdatagod
Повторяем попытку...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео
-
Информация по загрузке:
