Naslaginformatie over algoritme en onderdelen voor Azure Machine Learning Designer (v2)
VAN TOEPASSING OP:
Python SDK azure-ai-ml v2 (actueel)
Met azure Machine Learning Designer-onderdelen (Designer) kunnen gebruikers machine learning-projecten maken met behulp van een interface voor slepen en neerzetten. Volg deze koppeling om de Designer Studio te bereiken. Volg deze koppeling voor meer informatie over Designer.
Deze referentie-inhoud biedt achtergrondinformatie over alle aangepaste onderdelen (v2) die beschikbaar zijn in de Azure Machine Learning-ontwerpfunctie.
U kunt navigeren naar aangepaste onderdelen in Azure Machine Learning Studio, zoals wordt weergegeven in de volgende afbeelding.
Elk onderdeel vertegenwoordigt een set code die onafhankelijk kan worden uitgevoerd en een machine learning-taak kan uitvoeren, gezien de vereiste invoer. Een onderdeel kan een bepaald algoritme bevatten of een taak uitvoeren die belangrijk is in machine learning, zoals ontbrekende waardevervanging of statistische analyse.
Zie voor hulp bij het kiezen van algoritmen
Tip
In elke pijplijn in de ontwerpfunctie krijgt u informatie over een specifiek onderdeel. Selecteer de koppeling Meer informatie in de onderdeelkaart wanneer u de muisaanwijzer op het onderdeel in de lijst met onderdelen plaatst of in het rechterdeelvenster van het onderdeel.
AutoML-algoritmen
| Functionaliteit | Beschrijving | Component |
|---|---|---|
| Classificatie | Onderdeel waarmee een AutoML-taak wordt gestart om een classificatiemodel te trainen in een Azure Machine Learning-pijplijn | AutoML-classificatie |
| Regressie | Onderdeel waarmee een AutoML-taak wordt gestart om een regressiemodel in een Azure Machine Learning-pijplijn te trainen. | AutoML-regressie |
| Prognoses opstellen | Onderdeel waarmee een AutoML-taak wordt gestart om een prognosemodel te trainen in een Azure Machine Learning-pijplijn. | AutoML-prognose |
| Classificatie van afbeeldingen | Onderdeel waarmee een AutoML-taak wordt gestart om een afbeeldingsclassificatiemodel te trainen in een Azure Machine Learning-pijplijn | Afbeeldingsclassificatie |
| Afbeeldingsclassificatie met meerdere labels | Onderdeel waarmee een AutoML-taak wordt gestart om een model voor afbeeldingsclassificatie met meerdere labels te trainen in een Azure Machine Learning-pijplijn | Afbeeldingsclassificatie met meerdere labels |
| Detectie van afbeeldingsobjecten | Onderdeel waarmee een AutoML-taak wordt gestart om een afbeeldingsobjectdetectiemodel te trainen in een Azure Machine Learning-pijplijn | Detectie van afbeeldingsobjecten |
| Segmentatie van afbeeldingsexemplaren | Onderdeel waarmee een AutoML-taak wordt gestart om een segmentatiemodel voor een exemplaar van een installatiekopieën te trainen binnen een Azure Machine Learning-pijplijn | Segmentatie van afbeeldingsexemplaren |
| Tekstclassificatie met meerdere labels | Onderdeel waarmee een AutoML-taak wordt gestart om een NLP-tekstclassificatiemodel met meerdere labels te trainen in een Azure Machine Learning-pijplijn. | AutoML-tekstclassificatie met meerdere labels |
| Tekstclassificatie | Onderdeel waarmee een AutoML-taak wordt gestart om een NLP-tekstclassificatiemodel te trainen in een Azure Machine Learning-pijplijn. | AutoML-tekstclassificatie |
| Tekst Ner | Onderdeel waarmee een AutoML-taak wordt gestart om een NLP NE-model (Named Entity Recognition) te trainen in een Azure Machine Learning-pijplijn. | AutoML-tekst-ner |