microsoftml (module Python dans SQL Server)microsoftml (Python module in SQL Server)

S’APPLIQUE À : ouiSQL Server nonAzure SQL Database nonAzure Synapse Analytics (SQL DW) nonParallel Data Warehouse APPLIES TO: yesSQL Server noAzure SQL Database noAzure Synapse Analytics (SQL DW) noParallel Data Warehouse

microsoftml est un module Microsoft compatible Python35 qui fournit des algorithmes de Machine Learning hautes performances.microsoftml is a Python35-compatible module from Microsoft providing high-performance machine learning algorithms. Il comprend des fonctions d’apprentissage et de transformation, de scoring, d’analyse de texte et d’image, ainsi que d’extraction de caractéristiques pour dériver des valeurs à partir de données existantes.It includes functions for training and transformations, scoring, text and image analysis, and feature extraction for deriving values from existing data.

Les API de Machine Learning ont été développées par Microsoft pour les applications de Machine Learning internes et ont été affinées au fil des années pour fournir des performances élevées sur les Big Data, à l’aide du traitement multicœur et de la diffusion rapide des données.The machine learning APIs were developed by Microsoft for internal machine learning applications and have been refined over the years to support high performance on big data, using multicore processing and fast data streaming. Ce package a été défini à l’origine comme un équivalent Python d’une version R, MicrosoftML, avec des fonctions similaires.This package originated as a Python equivalent of an R version, MicrosoftML, that has similar functions.

Documentation de référence complèteFull reference documentation

La bibliothèque microsoftml est distribuée dans plusieurs produits Microsoft, mais l’utilisation est la même que vous obteniez la bibliothèque dans SQL Server ou un autre produit.The microsoftml library is distributed in multiple Microsoft products, but usage is the same whether you get the library in SQL Server or another product. Étant donné que les fonctions sont les mêmes, la documentation de chaque fonction microsoftml est publiée au même endroit sous la référence Python pour Microsoft Machine Learning Server.Because the functions are the same, documentation for individual microsoftml functions is published to just one location under the Python reference for Microsoft Machine Learning Server. Si des comportements spécifiques à un produit existent, les différences seront signalées dans la page d’aide de la fonction.Should any product-specific behaviors exist, discrepancies will be noted in the function help page.

Versions et plateformesVersions and platforms

Le module microsoftml est basé sur Python 3.5 et n’est disponible que lorsque vous installez l’un des produits ou téléchargements Microsoft suivants :The microsoftml module is based on Python 3.5 and available only when you install one of the following Microsoft products or downloads:

Notes

Les versions complètes du produit sont uniquement disponibles sous Windows dans SQL Server 2017.Full product release versions are Windows-only in SQL Server 2017. Windows et Linux sont pris en charge pour microsoftml dans SQL Server 2019.Both Windows and Linux are supported for microsoftml in SQL Server 2019.

Dépendances de packagePackage dependencies

Les algorithmes dans microsoftml dépendent de revoscalepy pour :Algorithms in microsoftml depend on revoscalepy for:

  • Les objets sources de données.Data source objects. Les données consommées par les fonctions microsoftml sont créées à l’aide des fonctions revoscalepy.Data consumed by microsoftml functions are created using revoscalepy functions.
  • Le calcul à distance (le passage de l’exécution des fonctions vers une instance SQL Server distante).Remote computing (shifting function execution to a remote SQL Server instance). La bibliothèque revoscalepy fournit des fonctions permettant de créer et d’activer un contexte de calcul distant pour SQL Server.The revoscalepy library provides functions for creating and activating a remote compute context for SQL server.

Dans la plupart des cas, vous devez charger les packages ensemble chaque fois que vous utilisez microsoftml.In most cases, you will load the packages together whenever you are using microsoftml.

Fonctions par catégorieFunctions by category

Cette section répertorie les fonctions par catégorie pour vous donner une idée de la façon dont chacune d’elles est utilisée.This section lists the functions by category to give you an idea of how each one is used. Vous pouvez également utiliser la table des matières pour rechercher des fonctions dans l’ordre alphabétique.You can also use the table of contents to find functions in alphabetical order.

1 - Fonctions d’entraînement1-Training functions

FonctionFunction DescriptionDescription
microsoftml.rx_ensemblemicrosoftml.rx_ensemble Effectuer l’apprentissage d’un ensemble de modèles.Train an ensemble of models.
microsoftml.rx_fast_forestmicrosoftml.rx_fast_forest Forêt aléatoire.Random Forest.
microsoftml.rx_fast_linearmicrosoftml.rx_fast_linear Modèle linéaire.Linear Model. avec élévation stochastique à double coordonnée.with Stochastic Dual Coordinate Ascent.
microsoftml.rx_fast_treesmicrosoftml.rx_fast_trees Arbres augmentés.Boosted Trees.
microsoftml.rx_logistic_regressionmicrosoftml.rx_logistic_regression Régression logistique.Logistic Regression.
microsoftml.rx_neural_networkmicrosoftml.rx_neural_network Réseau neuronal.Neural Network.
microsoftml.rx_oneclass_svmmicrosoftml.rx_oneclass_svm Détection d’anomalie.Anomaly Detection.

2 - Fonctions de transformation2-Transform functions

Gestion des variables de catégorieCategorical variable handling

FonctionFunction DescriptionDescription
microsoftml.categoricalmicrosoftml.categorical Convertit une colonne de texte en catégories.Converts a text column into categories.
microsoftml.categorical_hashmicrosoftml.categorical_hash Hache et convertit une colonne de texte en catégories.Hashes and converts a text column into categories.

Manipulation de schémaSchema manipulation

FonctionFunction DescriptionDescription
microsoftml.concatmicrosoftml.concat Concatène plusieurs colonnes en un seul vecteur.Concatenates multiple columns into a single vector.
microsoftml.drop_columnsmicrosoftml.drop_columns Supprime des colonnes d’un jeu de données.Drops columns from a dataset.
microsoftml.select_columnsmicrosoftml.select_columns Conserve les colonnes d’un jeu de données.Retains columns of a dataset.

sélection des variablesVariable selection

FonctionFunction DescriptionDescription
microsoftml.count_selectmicrosoftml.count_select Sélection des caractéristiques en fonction du nombre.Feature selection based on counts.
microsoftml.mutualinformation_selectmicrosoftml.mutualinformation_select Sélection des caractéristiques en fonction des informations mutuelles.Feature selection based on mutual information.

Analytique de texteText analytics

FonctionFunction DescriptionDescription
microsoftml.featurize_textmicrosoftml.featurize_text Convertit les colonnes de texte en caractéristiques numériques.Converts text columns into numerical features.
microsoftml.get_sentimentmicrosoftml.get_sentiment Analyse des sentiments.Sentiment analysis.

Analyse d’imageImage analytics

FonctionFunction DescriptionDescription
microsoftml.load_imagemicrosoftml.load_image Charge une image.Loads an image.
microsoftml.resize_imagemicrosoftml.resize_image Redimensionne une image.Resizes an Image.
microsoftml.extract_pixelsmicrosoftml.extract_pixels Extrait les pixels d’une image.Extracts pixels from an image.
microsoftml.featurize_imagemicrosoftml.featurize_image Convertit une image en caractéristiques.Converts an image into features.

Fonctions de caractérisationFeaturization functions

FonctionFunction DescriptionDescription
microsoftml.rx_featurizemicrosoftml.rx_featurize Transformation de données pour les sources de donnéesData transformation for data sources

3 - Fonctions de scoring3-Scoring functions

FonctionFunction DescriptionDescription
microsoftml.rx_predictmicrosoftml.rx_predict Scores à l’aide d’un modèle Machine Learning MicrosoftScores using a Microsoft machine learning model

Comment appeler microsoftmlHow to call microsoftml

Les fonctions de microsoftml peuvent être appelées dans du code Python encapsulé dans des procédures stockées.Functions in microsoftml are callable in Python code encapsulated in stored procedures. La plupart des développeurs créent des solutions microsoftml localement, puis migrent le code Python terminé vers les procédures stockées en guise d’exercice de déploiement.Most developers build microsoftml solutions locally, and then migrate finished Python code to stored procedures as a deployment exercise.

Le package microsoftml pour Python est installé par défaut, mais contrairement à revoscalepy, il n’est pas chargé par défaut quand vous démarrez une session Python à l’aide des exécutables Python installés avec SQL Server.The microsoftml package for Python is installed by default, but unlike revoscalepy, it is not loaded by default when you start a Python session using the Python executables installed with SQL Server.

Dans un premier temps, importez le package microsoftml et importez revoscalepy si vous devez utiliser des contextes de calcul distants ou des objets de source de données ou de connectivité associés.As a first step, import the microsoftml package, and import revoscalepy if you need to use remote compute contexts or related connectivity or data source objects. Ensuite, référencez les fonctions individuelles dont vous avez besoin.Then, reference the individual functions you need.

from microsoftml.modules.logistic_regression.rx_logistic_regression import rx_logistic_regression
from revoscalepy.functions.RxSummary import rx_summary
from revoscalepy.etl.RxImport import rx_import_datasource

Voir aussiSee also