Referenz zu Algorithmen und Komponenten im Azure Machine Learning-Designer

Dieser Referenzinhalt bietet den technischen Hintergrund zu den einzelnen Algorithmen und Komponenten zum maschinellen Lernen, die im Azure Machine Learning-Designer verfügbar sind.

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.

Komponenten für die Datenaufbereitung

Funktionalität BESCHREIBUNG Komponente
Dateneingabe und -ausgabe Verschieben Sie Daten aus Cloudquellen in Ihre Pipeline. Schreiben Sie Ihre Ergebnisse oder Zwischendaten während der Ausführung einer Pipeline in Azure Storage, Azure SQL-Datenbank oder Hive, oder verwenden Sie Cloudspeicher, um Daten zwischen Pipelines auszutauschen. Manuelles Eingeben von Daten
Daten exportieren
Daten importieren
Datentransformation Vorgänge für Daten, die für maschinelles Lernen typisch sind, z. B. Normalisieren oder Quantisierung von Daten, Verringerung der Dimensionalität und Konvertierung von Daten zwischen verschiedenen Dateiformaten. Hinzufügen von Spalten
Hinzufügen von Zeilen
Anwenden einer mathematischen Operation
Anwenden der SQL-Transformation
Bereinigen fehlender Daten
Beschneiden von Werten
Konvertieren in CSV
Konvertieren in ein Dataset
Konvertieren in Indikatorwerte
Bearbeiten von Metadaten
Gruppieren von Daten in Containern
Verknüpfen von Daten
Normalisieren von Daten
Partition und Beispiel
Entfernen doppelter Zeilen
SMOTE
Auswählen der Spaltentransformation
Auswählen von Spalten im Dataset
Aufteilen von Daten
Featureauswahl Wählen Sie eine Teilmenge relevanter, nützlicher Features aus, die beim Erstellen eines analytischen Modells verwendet werden sollen. Filterbasierte Featureauswahl
Permutation Feature Importance
Statistische Funktionen Stellen eine Vielzahl von statistischen Methoden für Data Science bereit. Zusammenfassen von Daten

Machine Learning-Algorithmen

Funktionalität BESCHREIBUNG Komponente
Regression Sagen Sie einen Wert vorher. Regression bei verstärktem Entscheidungsbaum
Entscheidungswaldregression
Schnelle gesamtstrukturbasierte Quantilregression
Lineare Regression
Regression mit neuronalen Netzwerken
Poisson-Regression
Clustering Gruppieren Sie Daten. K-Means-Clustering
Klassifizierung Sagen Sie eine Klasse vorher. Wählen Sie aus Binäralgorithmen (zwei Klassen) oder Multiklassenalgorithmen. Verstärkte Entscheidungsstruktur mit mehreren Klassen
Entscheidungswald mit mehreren Klassen
Logistische Regression mit mehreren Klassen
Mehrklassiges neuronales Netzwerk
One-vs- All-Multiklasse
One-vs- One-Multiklasse
Gemitteltes Perzeptron mit zwei Klassen
Verstärkter Entscheidungsbaum mit zwei Klassen
Entscheidungswald mit zwei Klassen
Logistische Regression mit zwei Klassen
Zweiklassiges neuronales Netzwerk
Zweiklassige Support Vector Machine

Komponenten zum Erstellen und Auswerten von Modellen

Funktionalität BESCHREIBUNG Komponente
Modelltraining Führen Sie Daten über den Algorithmus aus. Trainieren des Clusteringmodells
Train Model (Modell trainieren)
Train Pytorch Model (PyTorch-Modell trainieren)
Tune Model Hyperparameters
Modellbewertung und -auswertung Bewerten Sie die Genauigkeit des trainierten Modells Anwenden der Transformation
Assign Data to Clusters (Zuweisen von Daten zu Clustern)
Cross Validate Model
Auswertungsmodell
Score Image Model (Bildmodell bewerten)
Score Model (Modell bewerten)
Python Schreiben Sie Code, und betten Sie ihn in eine Komponente ein, um Python in Ihre Pipeline zu integrieren. Erstellen eines Python-Modells
Ausführen von Python-Skripts
R Schreiben Sie Code, und betten Sie ihn in eine Komponente ein, um R in Ihre Pipeline zu integrieren. Ausführen von R-Skripts
Textanalyse Stellen Sie spezielle Berechnungstools zum Arbeiten mit strukturiertem und unstrukturiertem Text bereit. Konvertieren eines Word-Dokuments in das PDF-Format
Extrahieren von N-Gramm-Funktionen aus Text
Feature Hashing
Vorverarbeiten von Text
Latent Dirichlet Allocation
Score Vowpal Wabbit Model (Vowpal Wabbit-Modell bewerten)
Train Vowpal Wabbit Model (Vowpal Wabbit-Modell trainieren)
Maschinelles Sehen Komponenten zur Vorverarbeitung von Bilddaten und zur Bilderkennung Apply Image Transformation (Bildtransformation anwenden)
Convert to Image Directory (In Bildverzeichnis konvertieren)
Init Image Transformation (Bildtransformation initialisieren)
Split Image Directory (Bildverzeichnis teilen)
DenseNet
ResNet
Empfehlung Erstellen Sie Empfehlungsmodelle. Evaluate Recommender
Score SVD Recommender
Score Wide and Deep Recommender (Wide- und Deepempfehlung bewerten)
Train SVD Recommender
Train Wide and Deep Recommender (Wide- und Deepempfehlung trainieren)
Erkennung von Anomalien Erstellen Sie Modelle zur Erkennung von Anomalien. PCA-basierte Anomalieerkennung
Train Anomaly Detection Model (Anomalieerkennungsmodell trainieren)

Webdienst

Hier erfahren Sie mehr über die Webdienstkomponenten, die für Echtzeitrückschlüsse im Azure Machine Learning-Designer erforderlich sind.

Fehlermeldungen

Hier erfahren Sie mehr über Fehlermeldungen und Ausnahmecodes, die beim Verwenden von Komponenten im Azure Machine Learning-Designer auftreten können.

Nächste Schritte