Algorithmus- und Komponentenreferenz für Azure Machine Learning-Designer (v2)
GILT FÜR: 
Python SDK azure-ai-ml v2 (aktuell)
Azure Machine Learning-Designerkomponenten (Designer) ermöglichen Benutzern, Machine Learning-Projekte mithilfe einer Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche zu erstellen. Folgen Sie diesem Link, um das Designer Studio zu erreichen. Über den folgenden Link erhalten Sie weitere Informationen zum Designer.
Dieser Referenzinhalt bietet den technischen Hintergrund zu den einzelnen benutzerdefinierten Komponenten (v2), die im Azure Machine Learning-Designer verfügbar sind.
Sie können wie in der folgenden Abbildung dargestellt in Azure Machine Learning Studio zu benutzerdefinierten Komponenten navigieren.
Jede Komponente stellt Code dar, der unabhängig ausgeführt werden kann und eine Aufgabe zum maschinellen Lernen ausführen kann, wenn die erforderlichen Eingaben gegeben sind. Eine Komponente enthält möglicherweise einen bestimmten Algorithmus, oder führt eine Aufgabe aus, die beim maschinellen Lernen wichtig ist, z. B. das Ersetzen eines fehlenden Werts oder eine statistische Analyse.
Hilfe beim Auswählen von Algorithmen finden Sie unter:
Tipp
Sie können in jeder Pipeline im Designer Informationen zu einer bestimmten Komponente erhalten. Wählen Sie den Link Weitere Informationen auf der Komponentenkarte aus, wenn Sie auf die Komponente in der Komponentenliste oder im rechten Bereich der Komponente darauf zeigen.
AutoML-Algorithmen
| Funktionalität | BESCHREIBUNG | Komponente |
|---|---|---|
| Klassifizierung | Komponente, die einen AutoML-Auftrag zum Trainieren eines Klassifizierungsmodells in einer Azure Machine Learning-Pipeline startet. | AutoML-Klassifizierung |
| Regression | Komponente, die einen AutoML-Auftrag zum Trainieren eines Regressionsmodells in einer Azure Machine Learning-Pipeline startet. | AutoML-Regression |
| Vorhersagen | Komponente, die einen AutoML-Auftrag zum Trainieren eines Vorhersagemodells in einer Azure Machine Learning-Pipeline startet. | AutoML-Vorhersagen |
| Bildklassifizierung | Komponente, die einen AutoML-Auftrag zum Trainieren eines Bildklassifizierungsmodells in einer Azure Machine Learning-Pipeline startet. | Bildklassifizierung |
| Multitagbildklassifizierung | Komponente, die einen AutoML-Auftrag zum Trainieren eines Multitagbildklassifizierungsmodells in einer Azure Machine Learning-Pipeline startet. | Bildklassifizierung (Multitagklassifizierung) |
| Bildobjekterkennung | Komponente, die einen AutoML-Auftrag zum Trainieren eines Bildobjekterkennungsmodells in einer Azure Machine Learning-Pipeline startet. | Bildobjekterkennung |
| Bildinstanzsegmentierung | Komponente, die einen AutoML-Auftrag zum Trainieren eines Bildinstanzsegmentierungsmodells in einer Azure Machine Learning-Pipeline startet. | Bildinstanzsegmentierung |
| Multitagtextklassifizierung | Komponente, die einen AutoML-Auftrag zum Trainieren eines NLP-Multitagtextklassifizierungsmodells in einer Azure Machine Learning-Pipeline startet. | AutoML-Multitagtextklassifizierung |
| Textklassifizierung | Komponente, die einen AutoML-Auftrag zum Trainieren eines NLP-Textklassifizierungsmodells in einer Azure Machine Learning-Pipeline startet. | AutoML-Textklassifizierung |
| Text-NER | Komponente, die einen AutoML-Auftrag zum Trainieren eines NLP-NER-Modells (Erkennung benannter Entitäten) in einer Azure Machine Learning-Pipeline startet. | AutoML-Text-NER |