8月11日から、Power BIユーザーは認知サービスを介して新しいモデルを作成できなくなります。既存のモデルは9月15日まで更新されますが、その後はサポートされなくなります。Microsoft FabricのAutoML機能は、ユーザーに柔軟でカスタマイズ可能な機械学習体験を提供します。ノーコードとプロコードのモデリングが可能で、MLflowによるトラッキングがサポートされています。既存の機能は近く終了するため、顧客にはFabricへの移行を推奨しています。詳細は関連ドキュメントを参照してください。
Power BIにおける新しいマシンラーニング機能について
2023年8月11日より、Power BIユーザーは認知サービスを通じて新しいモデルを作成できなくなります。既存のモデルは2023年9月15日まで更新されますが、その後はサポートが終了し、Azure MLおよび認知サービスも完全に廃止されます。
認知サービスとAzure Machine Learningの活用
Power BIにおける認知サービスとAzure Machine Learningモデルの活用は、予測分析のための機械学習モデルを容易に作成し、展開するための便利な機能です。しかし、顧客からはエンドツーエンドのAutoMLパイプラインに対するより多くのコントロールと柔軟性を求める声が寄せられています。このニーズに応えるため、Microsoft FabricのSynapse Data Scienceに基づくAutoMLソリューションが提供され、顧客にはより強力でカスタマイズ可能な機械学習体験がもたらされます。
Fabricの新しいAutoML機能
FabricにおけるAutoML、すなわち自動機械学習機能を用いることで、機械学習ワークフローを自動化し、労力をかけずに最良の結果を得られます。AutoMLは、特定のデータとタスクタイプに対して機械学習モデルを自動的にトレーニングおよび最適化するための技術とツールのセットです。最適なモデルやハイパーパラメータを選ぶことを心配する必要はありません。
主な機能
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ノーコードからプロコードモデリング
Fabricは、ビジネスアナリスト向けのドラッグアンドドロップのAutoMLと、データサイエンティスト向けのコーディングノートブック（Python、Sparkなど）をサポートしています。 -
AutoML統合
ユーザーは最小限の入力で自動的にモデルをトレーニングできます。AutoMLは最適なアルゴリズムを選び、前処理を行い、ハイパーパラメータを調整します。 -
ノートブックサポート（Sparkランタイム）
Apache Sparkに基づくFabricのノートブックで、機械学習コードを記述して実行できます。 -
モデルのトレーニングと評価
scikit-learn、XGBoost、PyTorchなどのMLフレームワークを用いてFabric内でモデルをトレーニングし、実験を追跡できます。 -
MLflow統合
Fabricは感積実験の追跡、モデルの記録、ライフサイクルの管理にMLflowをサポートしています。 -
シームレスなデプロイ
トレーニングされたモデルは、Power BIや他のFabric作業負荷と統合されたリアルタイムエンドポイントやバッチスコアリングパイプラインとしてデプロイ可能です。 - セキュリティとガバナンス
組み込まれたガバナンス、アクセスコントロール、系譜追跡により、データ資産全体でモデルのセキュリティと監査が保証されます。
使用ケース
- Power BIダッシュボードに組み込まれた予測分析
- 顧客の離脱予測、セグメンテーション、需要予測
- 統一されたUIを用いたエンドツーエンドのMLパイプライン開発
注意事項
2023年8月11日より、顧客は認知サービスを通じて新しいモデルを作成できなくなり、UIのエントリーポイントが削除されます。AIサービスを利用するデータフローは2023年9月15日まで更新され続けますが、その後はAIサービス利用のデータフローの更新サポートが終了します。
次のステップ
新しいソリューションについてさらに学ぶには、Azure AIサービスをFabricで使用するドキュメントを参照してください。
Power BIの現在の機械学習機能は間もなく終了するため、顧客にはFabricへの移行を推奨します。
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Cognitive services and Azure ML for Dataflows will be fully retired by September 15th, 2025 | Microsoft Power BI Blog
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Beginning August 11th, Power BI will discontinue the creation of new models via Azure Cognitive Services. Existing models will still refresh until September 15th, when all support will end, including for Azure ML and Cognitive Services.
Customers have expressed a desire for greater control over the AutoML pipeline, leading to the introduction of a new AutoML feature based on Synapse Data Science within Microsoft Fabric. This offers a more customizable machine learning experience for predictive analytics, automating model training and optimization with minimal user input, while also providing advanced tools and features.
Key capabilities of the new AutoML in Fabric include:
- No-Code to Pro-Code Options: Supports both drag-and-drop for analysts and full-code notebooks for data scientists.
- Automated Model Training: AutoML selects the best algorithms and tunes hyperparameters automatically.
- Notebook Support: Users can run machine learning code using languages like Python within Fabric notebooks.
- MLflow Integration: Facilitates tracking experiments and managing model lifecycles.
- Seamless Deployment: Models can be deployed as real-time endpoints or batch pipelines integrated with Power BI.
- Security and Governance: Ensures models are secure and trackable.
Use cases include predictive analytics, customer segmentation, and demand forecasting. With enhanced capabilities, businesses are encouraged to migrate their solutions to Fabric as current ML features in Power BI will soon be unavailable. For more information on this transition, users should refer to the Azure AI services in Fabric documentation.