ILearner-Schnittstelle

Dieser Artikel beschreibt iLearner die Schnittstelle für trainierte Modelle, die in Azure Machine Learning Studio (klassisch) verwendet werden.

Hinweis

Gilt für: Machine Learning Studio (klassisch)

Dieser Inhalt bezieht sich nur auf Studio (klassisch). Ähnliche Drag & Drop-Module wurden Azure Machine Learning-Designer hinzugefügt. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel zum Vergleich der beiden Versionen.

Die ILearner -Schnittstelle stellt Methoden und Eigenschaften zur Verfügung, die zum Konfigurieren von und interagieren mit Machine Learning-Modellen verwendet werden. Ein Lerner ist als eine Reihe von Anweisungen definiert, die standardisierte Machine Learning-Aufgaben ausführen. Lernmodule enthalten Klassifizierungs Algorithmen, Clustering-Algorithmen und Regressions Algorithmen.

Sie können mit iLearner nur in Studio (klassisch) oder in einer der unterstützten APIs interagieren.

In Studio (klassisch) wird diese Schnittstelle für die folgenden Funktionen verwendet:

  • Bestimmt, ob ein Modell das richtige Format aufweist.
  • Ruft die Funktionen des Learners ab. Dabei handelt es sich um alle allgemeinen Eigenschaften des Lerners, die nicht von der Typsignatur des jeweiligen Learners aufgezeichnet werden.
  • Ruft die Einstellungen des Learners ab oder legt Sie fest. Die Einstellungen sind für jeden Lerner eindeutig und müssen einmal konfiguriert werden, bevor Abfrage Methoden für den Lernenden aufgerufen werden können.

Eine Liste der Lernmodule, die von Azure Machine Learning Studio (klassisch) bereitgestellt werden, finden Sie unter Initialisieren des Modells.

Hinweis

Die icluster-Schnittstelle ist auch für Clustering-Modelle verfügbar.

Weitere Informationen

Modul Datentypen