Tipos de dados do módulo de aprendizagem automática

Este artigo descreve os tipos de dados .NET que são suportados no Microsoft Azure Machine Learning Studio (clássico) para dados externos. Também descreve as classes de tipo de dados personalizados que são usadas para passar dados entre módulos dentro de uma experiência.

Tabela de tipos de dados .NET

Os seguintes tipos .NET são suportados por módulos Machine Learning Studio (clássicos).

.NET Data Type Comentários
Booleano https://msdn.microsoft.com/library/wts33hb3.aspx
Int16 https://msdn.microsoft.com/library/system.int16(v=vs.110).aspx
Int32 https://msdn.microsoft.com/library/06bkb8w2.aspx
Int64 https://msdn.microsoft.com/library/system.int64.aspx
Único https://msdn.microsoft.com/library/system.single(v=vs.110).aspx
Double (Duplo) https://msdn.microsoft.com/library/system.double(v=vs.110).aspx
String https://msdn.microsoft.com/library/system.string(v=vs.110).aspx
datetime https://msdn.microsoft.com/library/system.datetime(v=vs.110).aspx
Início de execução de tempo de data https://msdn.microsoft.com/library/system.datetimeoffset(v=vs.110).aspx
TimeSpan https://msdn.microsoft.com/library/system.timespan(v=vs.110).aspx
Byte https://msdn.microsoft.com/library/system.byte(v=vs.110).aspx
Byte[] https://msdn.microsoft.com/library/system.byte.aspx
GUID OS GUIDs são convertidos em cordas na entrada

Tabela de tipos de dados personalizados

Além disso, o Machine Learning Studio (clássico) suporta as seguintes aulas de dados personalizados.

Tipo de Dados Descrição
Tabela de Dados A interface DataTable define a estrutura de todos os conjuntos de dados utilizados na Aprendizagem automática Azure.
Interface ICluster A interface ICluster define a estrutura dos modelos de agrupamento.
Interface IFilter A interface IFilter define a estrutura dos filtros digitais de processamento de sinais aplicados a toda uma série de valores numéricos. Os filtros podem ser criados e depois guardados e aplicados a uma nova série.
Interface ILearner A interface ILearner fornece uma estrutura genérica para definir e salvar modelos analíticos, excluindo alguns tipos especiais, como modelos de clustering.
Interface ITransform A interface ITransform fornece uma estrutura genérica para definir e salvar transformações. Pode criar um iTransform usando o Machine Learning Studio (clássico) e, em seguida, aplicar a transformação em novos conjuntos de dados.

Ver também

Machine Learning Studio (clássico)