runtime Pacchetto
Contiene funzionalità per l'esecuzione di Machine Learning automatizzato nelle pipeline, l'uso di strumenti di spiegazione dei modelli e la creazione di insiemi.
Incluso in questo pacchetto sono classi per la configurazione e la gestione delle pipeline e l'analisi dell'output di esecuzione per esperimenti di Machine Learning automatizzati. Per altre informazioni sull'apprendimento automatico in Azure, vedere l'articolo Che cos'è l'apprendimento automatico?
Per definire un flusso di lavoro di Machine Learning riutilizzabile per l'apprendimento automatico, usare AutoMLStep per creare un oggetto Pipeline.
Moduli
| automl_step |
DEPRECATO. Usare la funzionalità nel automl_step modulo. |
| ensemble |
Contiene la funzionalità per la creazione di insiemi da iterazioni di Machine Learning automatizzate precedenti. La creazione di insiemi può migliorare i risultati di Machine Learning combinando più iterazioni che possono fornire stime migliori rispetto a una singola iterazione. Configurare un esperimento per l'uso di insiemi con l'oggetto AutoMLConfig . |
| run |
Contiene funzionalità per la gestione delle esecuzioni automatizzate di Machine Learning in Azure Machine Learning. Questo modulo consente di avviare o arrestare esecuzioni automatizzate di Machine Learning, monitorare lo stato di esecuzione e recuperare l'output del modello. |
Classi
| AutoMLStep |
DEPRECATO. Usare la classe AutoMLStep. DEPRECATO. |
| AutoMLStepRun |
DEPRECATO. Usare la classe AutoMLStepRun. DEPRECATO. |
| HTSInferenceParameters |
Parametri per la pipeline di inferenza HTS. |
| HTSTrainParameters |
Parametri per la pipeline di training HTS. |
| ManyModelsInferenceParameters |
Parametri usati per la pipeline di inferenza ManyModels. |
| ManyModelsTrainParameters |
Parametri usati per la pipeline di training ManyModels. |