Azure Machine Learning tasarımcısı için algoritma & bileşen başvurusu
bu başvuru içeriği, Azure Machine Learning tasarımcısında bulunan her makine öğrenimi algoritmalarından ve bileşenlerinden teknik arka plan sağlar.
Her bileşen, gerekli girişler verildiğinde bağımsız olarak çalışabilen ve makine öğrenimi görevi gerçekleştiren bir kod kümesini temsil eder. Bir bileşen belirli bir algoritma içerebilir veya eksik değer değiştirme veya istatistiksel analiz gibi makine öğrenimi için önemli bir görev gerçekleştirebilir.
Algoritma seçme konusunda yardım için bkz.
İpucu
Tasarımcıda herhangi bir işlem hattında, belirli bir bileşen hakkında bilgi edinebilirsiniz. Bileşen listesindeki bileşende veya bileşenin sağ bölmesinde üzerine gelindiğinde bileşen kartında daha fazla bilgi edinin bağlantısını seçin.
Veri hazırlama bileşenleri
| İşlev | Description | bileşenleri |
|---|---|---|
| Veri girişi ve çıkışı | Verileri bulut kaynaklarından ardışık düzene taşıyın. sonuçları veya ara verilerinizi Azure Depolama, SQL Veritabanı veya Hive 'e yazın, işlem hattı çalıştırırken, işlem hatları arasında veri alışverişi yapmak için bulut depolama alanını kullanın. | Verileri El ile Girme Verileri dışarı aktar Verileri İçeri Aktarma |
| Veri Dönüştürme | Makine öğrenimi için benzersiz olan, verileri normalleştirime veya binme, Boyut azaltma ve çeşitli dosya biçimleri arasında veri dönüştürme gibi işlemler. | Sütun Ekle Satır Ekle Matematik İşlemi Uygulama SQL Dönüşümü Uygulama Eksik Verileri Temizleme Değerleri Kırpma CSV’ye dönüştürme Veri kümesine dönüştürme Gösterge Değerlerine dönüştürme Meta Verileri Düzenleme Verileri Kutulara Gruplama Verileri birleştirme Verileri Normalleştirme Bölüm ve Örnek Yinelenen Satırları Kaldırma SMOTE Sütun Dönüştürmeyi Seçme Veri kümesindeki Sütunları seçme Verileri Bölme |
| Özellik seçimi | Analitik model oluştururken kullanılacak ilgili, yararlı özelliklerin bir alt kümesini seçin. | Filtre Tabanlı Özellik Seçimi Permütasyon Özelliği Önem Derecesi |
| İstatistiksel İşlevler | Veri bilimi ile ilgili çok çeşitli istatistiksel yöntemler sağlar. | Verileri Özetleme |
Makine öğrenmesi algoritmaları
| İşlev | Description | bileşenleri |
|---|---|---|
| Regresyon | Bir değer tahmin edin. | Artırmalı Karar Ağacı Regresyonu Karar Ormanı Regresyonu Hızlı Orman Dağılım Dilimi Regresyonu Doğrusal regresyon Sinir Ağı Regresyonu Poisson Regresyonu |
| Kümeleme | Verileri birlikte gruplandırın. | K Ortalamaları Kümeleme |
| Sınıflandırma | Bir sınıfı tahmin edin. İkili (iki sınıf) veya birden çok sınıf algoritmalarından birini seçin. | Çok Sınıflı Artırmalı Karar Ağacı Çok Sınıflı Karar Ormanı Çok Sınıflı Lojistik Regresyon Çok Sınıflı Sinir Ağı Bir - Tüm Çok Sınıflılık Karşılaştırması Bir - Bir Çok Sınıflı İki Sınıflı Ortalaması Alınmış Perceptron İki Sınıflı Artırmalı Karar Ağacı İki Sınıflı Karar Ormanı Çift Sınıflı Lojistik Regresyon İki Sınıflı Sinir Ağı İki Sınıflı Destek Vektör Makinesi |
Model oluşturma ve değerlendirme bileşenleri
Web hizmeti
Azure Machine Learning tasarımcısında gerçek zamanlı çıkarım için gerekli olan web hizmeti bileşenleri hakkında bilgi edinin.
Hata iletileri
Azure Machine Learning tasarımcısında bileşenler kullanarak karşılaşabileceğiniz hata iletileri ve özel durum kodları hakkında bilgi edinin.