تحديد تحويل الأعمدة

توضح هذه المقالة كيفية استخدام مكون تحويل تحديد الأعمدة في مصمم Azure التعلم الآلي. الغرض من مكون تحويل تحديد الأعمدة هو ضمان استخدام مجموعة متسقة وقابلة للتنبؤ بها من الأعمدة في عمليات التعلم الآلي النهائية.

هذا المكون مفيد لمهام مثل تسجيل النقاط، والتي تتطلب أعمدة محددة. قد تؤدي التغييرات في الأعمدة المتوفرة إلى كسر خط الأنابيب أو تغيير النتائج.

يمكنك استخدام تحويل تحديد أعمدة لإنشاء مجموعة من الأعمدة وحفظها. ثم استخدم مكون تطبيق التحويل لتطبيق هذه التحديدات على بيانات جديدة.

كيفية استخدام تحويل تحديد الأعمدة

يفترض هذا السيناريو أنك تريد استخدام تحديد المعالم لإنشاء مجموعة ديناميكية من الأعمدة التي سيتم استخدامها لتدريب نموذج. للتأكد من أن تحديدات الأعمدة هي نفسها لعملية تسجيل النقاط، يمكنك استخدام مكون تحويل تحديد الأعمدة لالتقاط تحديدات الأعمدة وتطبيقها في مكان آخر في خط الأنابيب.

  1. أضف مجموعة بيانات إدخال إلى خط الأنابيب الخاص بك في المصمم.

  2. إضافة مثيل لتحديد ميزة تستند إلى عامل التصفية.

  3. الاتصال المكونات وتكوين مكون تحديد المعالم للعثور تلقائيا على عدد من أفضل الميزات في مجموعة بيانات الإدخال.

  4. أضف مثيل لنموذج القطار واستخدم مخرجات تحديد المعالم المستندة إلى عامل التصفية كمدخلات للتدريب.

    هام

    نظرا لأن أهمية الميزة تستند إلى القيم الموجودة في العمود، فلا يمكنك معرفة الأعمدة التي قد تكون متاحة مسبقا للإدخال إلى "نموذج القطار".

  5. إرفاق مثيل مكون تحويل تحديد الأعمدة.

    تقوم هذه الخطوة بإنشاء تحديد عمود كتحويل يمكن حفظه أو تطبيقه على مجموعات بيانات أخرى. تضمن هذه الخطوة حفظ الأعمدة المحددة في تحديد المعالم للمكونات الأخرى لإعادة استخدامها.

  6. أضف مكون نموذج النتيجة .

    لا تقم بتوصيل مجموعة بيانات الإدخال. بدلا من ذلك، أضف مكون تطبيق التحويل ، وقم بتوصيل مخرجات تحويل تحديد الميزة.

    يجب أن يكون هيكل خط الأنابيب كما يلي:

    Sample pipeline

    هام

    لا يمكنك توقع تطبيق تحديد الميزة المستند إلى عامل التصفية على مجموعة بيانات تسجيل النقاط والحصول على نفس النتائج. نظرا لأن تحديد المعالم يستند إلى القيم، فقد يختار مجموعة مختلفة من الأعمدة، مما قد يؤدي إلى فشل عملية تسجيل النقاط.

  7. إرسال المسار.

تضمن عملية الحفظ ثم تطبيق تحديد عمود توفر مخطط البيانات نفسه للتدريب وتسجيل النقاط.

الخطوات التالية

راجع مجموعة المكونات المتوفرة ل Azure التعلم الآلي.