画像モデルのスコア付け

この記事では Azure Machine Learning デザイナーのコンポーネントについて説明します。

入力画像データに対してトレーニングされた画像モデルを使用して予測を生成するには、このコンポーネントを使用します。

画像モデルのスコア付けを構成する方法

1. Score Image Model (画像モデルのスコア付け) コンポーネントをパイプラインに追加します。

2. トレーニングされた画像モデルと入力画像データを含むデータセットをアタッチします。

   データは ImageDirectory 型である必要があります。 イメージ ディレクトリを取得する方法の詳細については、「イメージ ディレクトリへの変換」を参照してください。 また、一般に、入力データセットのスキーマはモデルのトレーニングに使用されたデータのスキーマと一致している必要があります。

3. パイプラインを送信します。

結果

画像モデルのスコア付けを使用して一連のスコアを生成したら、モデルの精度 (パフォーマンス) を評価するために使用される一連のメトリックを生成するために、このコンポーネントとスコア付けされたデータセットを接続してモデルを評価することができます。

Web サービスとしてスコアを公開する

スコア付けの一般的な用途は、予測 Web サービスの一部として出力を返すことです。 詳細については、Azure Machine Learning デザイナーでのパイプラインに基づいたリアルタイム エンドポイントのデプロイ方法に関するこのチュートリアルを参照してください。

次のステップ

Azure Machine Learning で使用できる一連のコンポーネントを参照してください。