ユースケース駆動で学ぶ！PowerPlatform×機械学習
>100 Views
December 30, 25
スライド概要
PL200学習の寄り道で、機械学習まで実装してみた。
施工管理→DX推進→データ利活用→市民開発推進 Power Apps とFabric Notebookが好きです
関連スライド
各ページのテキスト
PL-200 学習の寄り道 ユースケース駆動で学ぶ POWER PLATFORM × 機械学習 KAMA
エグゼクティブサマリー 背景 ・ストレングスファインダー最下位素質は「学習欲」 ・PL-200試験のための学習よりも、実践的なことをしたい 課題 ・Power PagesからDataverseにデータを入力して、裏側で機械学 習モデルを回して、結果を返す仕組みを作ってみたい 結果 ・Power Pages→Dataverse→Dataflow Gen2→Fabricというパイ プラインを構築し、生存予測を実行することができた 今後 ・今後も、ユースケースを見つけて実践を交えながら進めていきたい
システム構成 Dataverse データ格納場所 1 Power Pages データ入力 2 余った LakeHouse 消すの面倒なので 置いておく 側での データ格納場所 Fabric 3 DataFlowGen2 データ移行 4 5 Notebook 作成と実行 AutoML 100
AutoML作成手順 AutoMLとは：機械学習モデルのトレーニングと最適化を自動化する方法とツールのコレクション データの前処理 に書いてもらった Claude データの削除や補完をする AutoML実行 モデル完成 目的変数など定義します 待っているだけでできます ぽちぽち押していく あとは、作ったモデル予測する 引用：https://learn.microsoft.com/ja-jp/fabric/data-science/automated-machine-learning-fabric
その他実装内容 テーブル作成 フロー作成 LakeHouseへ格納 フォーム作成
結果 誰も生存できないという予測をすることができた（Surevived= 0:No , 1:Yes）
結果 パイプラインを構築し、生存予測を実行することができた Power Pages - Dataverse への入力者を簡単にコントロールできた - Premium ライセンスなしで外部ユーザーにデータ入力を開放可能だとわかった Dataflow Gen2 - Dataverse のデータを Fabric に簡単に移行できるた - Power Query ベースで変換処理もできた Fabric AutoML について - ノートブック上でモデル作成から予測まで完結できた - MLflow でモデル管理、別ノートブックからも呼び出せた