前回と少し重複する箇所があるかもしれませんが、今回はさらに具体例を交えながらモデリングのベストプラクティスについて探っていきたいと考えています(一部は重要な補足も含まれています)。
米国時間、2024年3月26日から28日まで、ラスベガスで開催されたFabric Conference(略称:FabCon)に参加しました。FabConはMicrosoft Fabricに焦点を当てた初のカンファレンスであり、その内容について紹介したいと思います。下記動画は、FabConでのエキサイティングなシーンをまとめたもので、世界中でFabricに興味を持つ約4,000人の参加者が集まったイベントです。 youtu.be
今回のMicrosoft Fabric GAにおいて、FabricかつPower BI関連で最もテクニカル、かつ重要なセッションの1つが Semantic Model Q&A Session (by Christian Wade & Zoe Douglas)となります。ignite.microsoft.com参加者: オンライン約400名 これだけの規模の参加者が集まるQ&Aセッションは類を見ないのですが、海外でFabricに興味を持つ顧客の質問を知るのに非常に良い機会だと思います。かなりテクニカル、かつ、”凝縮された回答”となっていますが、今後Fabricを使う予定のある方は何度もこちらに戻…
要約 近年では、特徴量自体もmanualではなく、機械学習手法で作成されることが主流になってきている。 LinkedInにおいて、embedding feature platformとして使われているPensieveについて紹介する。Pensieveは教師あり機械学習として学習され、潜在表現を利用したランクモデルに使われる。Talent solution・Careerで利用されている。 Introduction LinkedIn Talent solution and career teamの目標は、仕事を探している人にマッチするpostを見つけさせることである。 我々は、embedding …