مرجع مكون الخوارزمية & لمصمم Azure التعلم الآلي
يوفر هذا المحتوى المرجعي الخلفية التقنية لكل خوارزمية من خوارزميات التعلم الآلي ومكوناته المتوفرة في Azure التعلم الآلي مصمم.
يمثل كل مكون مجموعة من التعليمات البرمجية التي يمكن تشغيلها بشكل مستقل وتنفيذ مهمة تعلم آلي ، بالنظر إلى المدخلات المطلوبة. قد يحتوي المكون على خوارزمية معينة، أو يؤدي مهمة مهمة في التعلم الآلي، مثل فقدان استبدال القيمة، أو التحليل الإحصائي.
للحصول على مساعدة بشأن اختيار الخوارزميات، راجع
تلميح
في أي خط أنابيب في المصمم ، يمكنك الحصول على معلومات حول مكون معين. حدد الارتباط معرفة المزيد في بطاقة المكون عند التمرير فوق المكون في القائمة المكون، أو في الجزء الأيسر من المكون.
مكونات إعداد البيانات
| الوظيفة | الوصف | مكون |
|---|---|---|
| إدخال البيانات وإخراجها | انقل البيانات من المصادر السحابية إلى خط الأنابيب الخاص بك. اكتب نتائجك أو بياناتك الوسيطة إلى Azure Storage أو SQL Database، أثناء تشغيل خط أنابيب، أو استخدم التخزين السحابي لتبادل البيانات بين خطوط الأنابيب. | إدخال البيانات يدوياً تصدير البيانات استيراد البيانات |
| تحويل البيانات | العمليات على البيانات الفريدة للتعلم الآلي، مثل تطبيع البيانات أو ربطها، وتقليل الأبعاد، وتحويل البيانات بين تنسيقات الملفات المختلفة. | إضافة أعمدة إضافة صفوف تطبيق عملية الرياضيات تطبيق تحويل SQL مسح البيانات المفقودة قص القيم تحويل إلى CSV تحويل إلى مجموعة بيانات تحويل إلى قيم المؤشرات تحرير بيانات تعريف تجميع البيانات في صناديق انضمام البيانات Normalize Data التقسيم والعينة إزالة الصفوف المكررة SMOTE تحديد تحويل الأعمدة حدد أعمدة في مجموعة البيانات تقسيم البيانات |
| اختيار الميزات | حدد مجموعة فرعية من الميزات ذات الصلة والمفيدة لاستخدامها في إنشاء نموذج تحليلي. | تحديد الميزة المستندة إلى عامل التصفية أهمية ميزة Permutation |
| الوظائف الإحصائية | توفير مجموعة واسعة من الأساليب الإحصائية المتعلقة بعلم البيانات. | تلخيص البيانات |
خوارزميات التعلم الآلي
| الوظيفة | الوصف | مكون |
|---|---|---|
| تراجع | توقع قيمة. | انحدار شجرة القرار المعزز انحدار غابة القرار الانحدار السريع للكمية في الغابة الانحدار الخطي انحدار الشبكة العصبية انحدار Poisson |
| نظم المجموعات | تجميع البيانات معا. | نظام المجموعات K-Means |
| التصنيف | توقع فصلا دراسيا. اختر من بين الخوارزميات الثنائية (من فئتين) أو متعددة الفئات. | شجرة قرار معززة متعددة الطبقات غابة قرار متعددة الطبقات الانحدار اللوجستي متعدد الطبقات الشبكة العصبية متعددة الطبقات واحد مقابل الكل متعدد الطبقات واحد مقابل واحد متعدد الطبقات بيرسبترون متوسط من الدرجة الثانية Two-Class Boosted Decision Tree غابة قرار ثنائية الطبقة الانحدار اللوجستي ثنائي الطبقة الشبكة العصبية ثنائية الطبقة دعم أجهزة المتجه ثنائية الطبقة |
مكونات لبناء وتقييم النماذج
خدمة ويب
تعرف على مكونات خدمة الويب، الضرورية للاستدلال في الوقت الفعلي في Azure التعلم الآلي مصمم.
رسائل خطأ
تعرف على رسائل الخطأ ورموز الاستثناء التي قد تواجهها باستخدام مكونات في Azure التعلم الآلي مصمم.