runtime パッケージ
パイプラインでの自動 ML の実行、モデルの Explainer の操作、アンサンブルの作成のための機能が含まれています。
このパッケージには、パイプラインを構成および管理するためのクラスや、自動機械学習実験の実行出力を検査するためのクラスが含まれています。 Azure での自動機械学習の詳細については、「自動機械学習とは」の記事を参照してください。
自動機械学習に再利用可能な機械学習ワークフローを定義するには、AutoMLStepを使用してPipelineを作成します。
モジュール
automl_step |
非推奨。 automl_step モジュール内の機能を使用します。 |
ensemble |
以前の自動機械学習イテレーションからアンサンブルを作成するための機能が含まれています。 アンサンブルを作成すると、単一のイテレーションと比較してより良い予測を得られる可能性のある複数のイテレーションを組み合わせることで、機械学習の結果を向上させることができます。 AutoMLConfig オブジェクトでアンサンブルを使用するように実験を構成します。 |
run |
Azure Machine Learning の自動 ML 実行を管理するための機能が含まれています。 このモジュールを使用すると、自動 ML 実行の開始または停止、実行状態の監視、モデル出力の取得を行うことができます。 |
クラス
AutoMLStep |
非推奨。 AutoMLStep クラスを使用します。 非推奨。 |
AutoMLStepRun |
非推奨。 AutoMLStepRun クラスを使用します。 非推奨。 |
HTSInferenceParameters |
HTS 推論パイプラインのパラメーター。 |
HTSTrainParameters |
HTS トレーニング パイプラインのパラメーター。 |
ManyModelsInferenceParameters |
ManyModels 推論パイプラインに使用されるパラメーター。 |
ManyModelsTrainParameters |
ManyModels トレーニング パイプラインに使用されるパラメーター。 |