Machine Learning Studio (klasik) modüllerinin A-Z listesi

Bu makalede, Azure Machine Learning Studio'da (klasik) kullanılabilen modüllerin alfabetik bir listesi sağlanmaktadır.

İpucu

Şu anda Machine Learning Studio'yu (klasik) kullanan veya değerlendiren müşterilerin sürükleyip bırakma özellikli ML modülleri, ayrıca ölçeklenebilirlik, sürüm denetimi ve kurumsal güvenlik sağlayan Azure Machine Learning tasarımcısını denemesi önerilir.

Modüller, makine öğrenmesi görevleri için gereken çok çeşitli özellikleri ve işlevleri içerir:

  • Veri dönüştürme işlevleri
  • Veri dönüştürme işlevleri
  • R veya Python betiği yürütme modülleri
  • Algoritmalar, şunları içerir:
    • Karar ağaçları
    • Karar ormanları
    • Kümeleme
    • Time series (Zaman serisi)
    • Öneri modelleri
    • Anormallik algılama

Bir modülü bulmak için:

Modüllerin alfabetik tablosu

Modül adı Description
Sütun Ekle Bir veri kümesinden diğerine bir sütun kümesi ekler.
Satır Ekle Bir giriş veri kümesinden başka bir veri kümesine satır kümesi ekler.
Filtreyi Uygula Bir veri kümesinin belirtilen sütunlarına bir filtre uygular.
Matematik İşlemi Uygulama Sütun değerlerine matematik işlemi uygular.
SQL Dönüşümü Uygulama Verileri dönüştürmek için giriş veri kümelerinde bir SQLite sorgusu çalıştırır.
Dönüşüm Uygulama Bir veri kümesine iyi belirtilmiş bir veri dönüştürmesi uygular.
Kümelere Veri Atama Mevcut bir eğitilen kümeleme modeli kullanarak kümelere veri atar.
Bayeduyi doğrusal regresyon Bir Bayei doğrusal regresyon modeli oluşturur.
Artırmalı Karar Ağacı Regresyonu , Artırılmış karar ağacı algoritmasını kullanarak bir regresyon modeli oluşturur.
Derleme sayım dönüşümü Özellik oluşturmak için kullanılacak sayıları oluşturur.
Eksik Verileri Temizleme Bir veri kümesinde eksik olan değerlerin nasıl işleneceğini belirtir.
Değerleri Kırpma Aykırı değerleri saptar ve sonra değerlerini kırpar veya değiştirir.
İşlem öğesel Istatistiklerini hesaplama Seçili veri kümesi sütunları için belirtilen Özet istatistiklerini hesaplar.
Dilleri Algıla Giriş dosyasındaki her bir satırın dilini algılar.
İşlem doğrusal bağıntı Bir veri kümesindeki sütun değerleri arasındaki doğrusal bağıntıyı hesaplar.
ARFF 'e Dönüştür Veri girişini WEKA araç kümesi tarafından kullanılan öznitelik ilişki dosyası biçimine dönüştürür.
CSV’ye dönüştürme Veri girişini virgülle ayrılmış değerler biçimine dönüştürür.
Veri kümesine dönüştürme Veri girişini, veri kümesi tarafından kullanılan iç veri kümesi biçimine Azure Machine Learning.
Gösterge Değerlerine dönüştürme Sütunlarda kategorik değerleri gösterge değerlerine dönüştürür.
SVMLight'a dönüştürme Veri girişini SVMlight çerçevesi tarafından kullanılan biçime dönüştürür.
TSV'ye dönüştürme Veri girişini sekmeyle ayrılmış biçime dönüştürür.
R Modeli Oluşturma Özel kaynakları kullanarak bir R modeli oluşturur.
Modeli Çapraz Doğrulama Verileri bölümleerek sınıflandırma veya regresyon modelleri için parametre tahminlerini çapraz doğrular.
Karar Ormanı Regresyonu Karar ormanı algoritmasını kullanarak bir regresyon modeli oluşturur.
Dilleri Algılama Giriş dosyasındaki her satırın dilini algılar.
Meta Verileri Düzenleme Bir veri kümesinde sütunlar ile ilişkili meta verileri düzenler.
Verileri El ile Girme Değer yazarak küçük veri kümelerini girmeyi ve düzenlemeyi sağlar.
Modeli Değerlendirme Standart ölçümleri kullanarak puanlı sınıflandırma veya regresyon modelini değerlendirir.
Olasılık İşlevi Değerlendirme Belirtilen olasılık dağıtım işlevini bir veri kümesine uyar.
Önereni Değerlendirme Önerilen model tahminlerinin doğruluğunu değerlendirir.
Python Betiği Yürütme Azure Machine Learning denemenizin bir Python betiğini yürütür.
R Betiği yürütme Azure Machine Learning denemeden bir R betiği yürütür.
Dışarı aktarma sayısı tablosu Sayı dönüşümünden sayıları dışarı aktarır.
Verileri dışarı aktar Bir veri kümesini Web URL 'Lerine veya Azure 'da tablolar, Bloblar ve Azure SQL veritabanları gibi çeşitli bulut tabanlı depolama formlarına yazar.

Bu modülün adı daha önce Yazıcı olarak adlandırılmıştı.
Metinden anahtar tümceleri Ayıkla Metin sütunundan anahtar sözcükleri ve tümceleri ayıklar.
Metinden N-Gram Özelliklerini Ayıklama N-gram Sözlük özellikleri oluşturur ve üzerinde Özellik seçimi yapar.
Hızlı Orman Dağılım Dilimi Regresyonu Bir quantile regresyon modeli oluşturur.
Özellik Karma Vowpal Wabbit kitaplığını kullanarak metin verilerini tamsayı kodlu özelliklerle dönüştürür.
Filtre Tabanlı Özellik Seçimi En büyük tahmine dayalı güce sahip bir veri kümesindeki özellikleri tanımlar.
KÖKNAR filtresi Sinyal işleme için sınırlı bir ımpulo yanıt filtresi oluşturur.
Fisher doğrusal ayrılmış Minant Analizi Verileri ayrı sınıflara en iyi şekilde gruplandırabilecek Özellik değişkenlerinin doğrusal birleşimini tanımlar.
Kategorik değerleri gruplandırma Birden çok kategorideki verileri yeni bir kategoriye gruplandırır.
Verileri Kutulara Gruplama Sayısal verileri depo gözlerine yerleştirir.
IIR Filtresi Sinyal işleme için sonsuz bir sonsuz yanıt filtresi oluşturur.
İçeri Aktarma Sayısı Tablosu Mevcut sayı tablosundan sayıları içeri aktarıyor.
Verileri İçeri Aktarma Web'de dış kaynaklardan veya Azure'da tablolar, bloblar, SQL veritabanları ve depolama alanı gibi çeşitli bulut tabanlı depolama biçimlerinden Azure Cosmos DB. Bir ağ geçidi yapılandırılmışsa şirket içi SQL Server veritabanından veri yükleyebilirsiniz.

Bu modül daha önce Okuyucu olarak adlandırılmıştır.
Görüntüleri İçeri Aktarma Azure Blob depolamadan görüntüleri bir veri kümesine yükler.
Verileri birleştirme İki veri kümesine katılır.
K Ortalamaları Kümeleme K-means kümeleme modelini yapılandıran ve başlatan.
Görünmeyen Dirichlet Ayırması Konu modellemesini, Gizli Dirichlet Ayırma (LDA) için Vowpal Wabbit kitaplığını kullanarak gerçekleştirir.
Doğrusal Regresyon Doğrusal regresyon modeli oluşturur.
Eğitilen Modeli Yükleme Bir denemede puanlama için kullanabileceğiniz eğitilmiş bir modeli alır.
Ortan Filtresi Eğilim analizi için verileri düz hale etmek için kullanılan bir ortak filtre oluşturur.
Birleştirme Sayısı Dönüşümü İki sayı tablosu kümesi birleşiyor.
Sayım tablosu parametrelerini değiştir Sayı tablolarından gelen sayı tabanlı özellikler kümesi oluşturur.
Hareketli ortalama filtre Eğilim analizinde verileri düzgünleştirir hareketli ortalama bir filtre oluşturur.
Çok Sınıflı Karar Ormanı Karar ormanı algoritmasını kullanarak birden çok Lass sınıflandırma modeli oluşturur.
Birden çok Lass karar Jungle Karar Jungle algoritmasını kullanarak birden çok Lass sınıflandırma modeli oluşturur.
Çok Sınıflı Lojistik Regresyon Birden çok Lass lojistik regresyon sınıflandırması modeli oluşturur.
Çok Sınıflı Sinir Ağı Bir sinir ağ algoritması kullanarak birden çok Lass sınıflandırma modeli oluşturur.
Adlandırılmış Varlık Tanıma Bir metin sütununda adlandırılmış varlıkları tanır.
Sinir Ağı Regresyonu Bir sinir ağ algoritması kullanarak bir regresyon modeli oluşturur.
Verileri Normalleştirme Veri kümesi değerlerini standart bir aralığa kısıtlamak için sayısal verileri yeniden ölçeklendirin.
Tek sınıf destek vektör makinesi Anomali algılama için tek sınıf bir destek vektör makine modeli oluşturur.
Bire Karşı Hepsi Çoklu Sınıf İkili sınıflandırma modellerinin bir ensebir kopyasını oluşturarak birden çok Lass sınıflandırma modeli oluşturur.
Sıralı gerileme Sıralı regresyon modeli oluşturur.
Bölüm ve Örnek Örneklemeyi temel alan bir veri kümesinin birden çok bölümünü oluşturur.
Permütasyon Özelliği Önem Derecesi Eğitilen bir modeldeki ve test veri kümesindeki Özellik değişkenlerinin permütasyon özelliği önem puanlarını hesaplar.
PCA Tabanlı Anomali Algılama Ana Bileşen Analizi (PCA) kullanarak bir anomali algılama modeli oluşturur.
Poisson Regresyonu Verilerin Poisson dağılımına sahip olduğunu varsayan bir regresyon modeli oluşturur.
Metni Ön İşleme Metin üzerinde temizleme işlemleri gerçekleştirir.
Önceden Eğitilmemiş Basamaklı Görüntü Sınıflandırması OpenCV Kitaplığını kullanarak ön yüzler için önceden eğitilmemiş bir görüntü sınıflandırma modeli oluşturur.
Asıl Bileşen Analizi Daha verimli bir öğrenme için boyutsallığı azaltan bir özellik kümesi hesaplama.
Yinelenen Satırları Kaldırma Bir veri kümesinden yinelenen satırları kaldırır.
Ayrık Değerleri Değiştirme Bir sütundaki ayrık değerleri başka bir sütuna göre sayısal değerlerle değiştirir.
Puan Eşleşme Kutusu Önerici Matchbox öneriyi kullanarak bir veri kümesi için tahminleri puanlar.
Puanlama Modeli Eğitilen bir sınıflandırma veya regresyon modeli için tahminleri puanlar.
Vowpal Wabbit 7-4 Modelini Puanla Vowpal Wabbit makine öğrenmesi sistemini kullanarak verileri puanlar.

Vowpal Wabbit 7-4 ve 7-6 sürümleri kullanılarak eğitilmiş bir model gerektirir.
Vowpal Wabbit 7-10 Modelini Puanla Vowpal Wabbit makine öğrenmesi sistemini kullanarak verileri puanlar.

Vowpal Wabbit sürüm 7-10 kullanılarak eğitilmiş bir model gerektirir.
Vowpal Wabbit 8 Modelini Puanla Komut satırı arabiriminden Vowpal Wabbit makine öğrenimi sistemini kullanarak verileri alır.

, Vowpal Wabbit sürüm 8 kullanılarak oluşturulan eğitilen bir model gerektirir.
Veri kümesindeki Sütunları seçme İşlemdeki bir veri kümesine dahil edilecek veya hariç tutulacak sütunları seçer.
SMOTE Yapay minınlık fazla örnekleme kullanarak bir veri kümesindeki Low-olay örneklerinin sayısını artırır.
Verileri Bölme Bir veri kümesinin satırlarını iki ayrı küme halinde bölümler.
Verileri Özetleme Bir veri kümesindeki sütunlar için temel açıklayıcı bir istatistik raporu oluşturur.
Tarama Kümelemesi En uygun parametre ayarlarını belirleyebilmek için bir kümeleme modelinde bir parametre süpürmesi gerçekleştirir.
T-test kullanarak test varsayım T-test kullanarak iki veri kümesinden anlamına gelir.
Eşik Filtresi Değerleri kısıtlayan bir eşik filtresi oluşturur.
Zaman serisi anomali algılama Zaman serisi verilerinde bir eğilim öğreniyor ve daha sonra bu eğilimi kullanarak aykırları tespit ediyor.
Anomali Algılama Modeli Eğitme Anomali algılayıcı modeli yapın ve ardından eğitim kümesindeki verileri Etiketler.
Kümeleme Modelini Eğitme Bir kümeleme modeli yapın ve ardından eğitim kümesinden kümeler halinde veri atar.
Matchbox öneren eğitme Matchbox algoritmasını kullanarak bir Bayetri öneren yapın.
Model Eğitme Bir sınıflandırma veya regresyon modelini denetimli bir şekilde TRAIN.
Vowpal Wabbit 7-4 modeline eğitme Vowpal Wabbit makine öğrenmesi sisteminden bir model eğitiyor.

Bu modül, Vowpal Wabbit 7-4 ve 7-6 sürümleriyle uyumluluk için kullanılır.
Vowpal Wabbit 7-10 Modelini Eğitin Vowpal Wabbit makine öğrenmesi sisteminden bir model eğitiyor.

Bu modül Vowpal Wabbit sürüm 7-10'a göredir.
Vowpal Wabbit 8 Modelini Eğitin Vowpal Wabbit makine öğrenmesi sisteminin 8. sürümünü kullanarak modeli eğitin.

Bu modül, Vowpal Wabbit sürüm 8'e göredir.
Model Hiper Parametrelerini Ayarlama En uygun parametre ayarlarını belirlemek için regresyon veya sınıflandırma modelinde parametre tarama gerçekleştirir.
İki Sınıflı Ortalaması Alınmış Perceptron Ortalama perceptron ikili sınıflandırma modeli oluşturur.
İki Sınıflı Bayes Noktası Makinesi Bir Bayes noktası makine ikili sınıflandırma modeli oluşturur.
İki Sınıflı Artırmalı Karar Ağacı Gelişmiş bir karar ağacı algoritması kullanarak ikili sınıflandırıcı oluşturur.
İki Sınıflı Karar Ormanı Karar ormanı algoritmasını kullanarak iki sınıflı bir sınıflandırma modeli oluşturur.
İki Sınıflı Karar Verme Kararı Karar algoritmasını kullanarak iki sınıflı bir sınıflandırma modeli oluşturur.
İki Sınıflı Yerel Olarak Derin Destek Vektör Makinesi Yerel olarak derin destek vektörü makine algoritmasını kullanarak bir ikili sınıflandırma modeli oluşturur.
Çift Sınıflı Lojistik Regresyon İki sınıflı lojistik regresyon modeli oluşturur.
İki Sınıflı Sinir Ağı Bir sinir ağı algoritması kullanarak ikili sınıflandırıcı oluşturur.
İki Sınıflı Destek Vektör Makinesi Destek vektör makinesi algoritmasını kullanarak bir ikili sınıflandırma modeli oluşturur.
Sıkıştırılmış veri kümelerini açma Kullanıcı depolamadaki bir. zip paketinden veri kümelerini paketten kaldırır.
Kullanıcı tanımlı filtre Özel bir sonlu veya sonsuz ımpulde yanıt filtresi oluşturur.

Ayrıca bkz.