Machine Learning In Power Bi (English Explanation)
Published 2/2023
MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: English | Size: 369.91 MB | Duration: 0h 57m
Published 2/2023
MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: English | Size: 369.91 MB | Duration: 0h 57m
Integrate machine learning in Power BI
What you'll learn
Learn Different Techniques of Machine Learning
Integrate Machine Learning in Power BI
Check Machine Learning Performance
Enhance Machine Learning Performance
Requirements
Nothing
Description
Course DescriptionThe goal of this course is the integration between Power BI & Azure to provide machine learning modelالهدف من هذا الكورس هو دمج الباور بي أي مع Azure machine learning1. Introduction to Machine Learning مقدمة على فن تعليم الآلة2. Machine Learning Types Supervised, Unsupervised & Reinforcement (Definition & Challenges)طرق تعليم الآلة المختلفة ، تعريفاتها و تحديات كل منها.3. Automatic Machine Learning Process in Power BI عملية تعليم الآلة بشكل أوتوماتيك في باور بي أي4. Requirements to start machine learning in Power BIالمتطلبات الازمة لبدء تعليم الألة في باور بي أي5. Step by Step Machine Learning Model Implementation خطوة بخطوة كيفية تعليم الآلة في باور بي أي6. Recall vs Precision Machine Learning Performance Terms تعريف مصطلحات و أدوات قياس أداء الآلة بعد تعليمها7. Confusion Matrix (True Positive, True Negative, False Positive, False Negative)شرح مصفوفة أداء الآلة مع امكانية التحكم فيها8. Cost Benefit Analysisشرح الفايدة مقارنة بالتكلفة9. AUC (Area Under Curve) vs ROC (Received Operating Characteristic)شرح معايير أداء النموذج من AUC & ROC10. Training Details Report & Different Learning Algorithmsشرح تقرير تفاصيل تدريب الآلة و الخوارزميات المستخدمة في التدريب11. Apply Machine Learning Modelتطبيق النموذج الذي تم تدريبه على بيانات أخرى12. Analyse Machine Learning Model in Power BI Desktopتحليل النموذج و نحميل في باور بي أي ديسكتوب
Overview
Section 1: Introduction
Lecture 1 Overview
Lecture 2 Course Contents
Lecture 3 Introduction
Section 2: Machine Learning Types
Lecture 4 Supervised Machine Learning
Lecture 5 UnSupervised Machine Learning
Lecture 6 Reinforcement Machine Learning
Lecture 7 Machine Learning Challenges Part 1
Lecture 8 Machine Learning Challenges Part 2
Section 3: Auto ML in Power BI
Lecture 9 Auto ML Process in PBI
Lecture 10 Auto ML Models in PBI
Lecture 11 Auto ML Requirements in PBI
Section 4: Train Model in Power BI
Lecture 12 Preparation Steps
Lecture 13 ML Model Configuration in Power BI
Section 5: Check ML Model Performance
Lecture 14 Check Performance Report
Lecture 15 Recall vs Precision
Lecture 16 Confusion Matrix
Lecture 17 Cost-Benefit Analysis
Lecture 18 AUC vs ROC
Lecture 19 Training Details
Section 6: Apply and Analyse The Model
Lecture 20 Apply Training Model to New Data
Lecture 21 Connect Power BI Desktop to Dataflow
Lecture 22 Download ML Report to Power BI Desktop
Who is interested in Auto Machine Learning