@azure/arm-machinelearning package

AKS 속성

계정 키 데이터 저장소 자격 증명 구성.

데이터 저장소 계정 키 비밀입니다.

AKS를 기반으로 하는 Machine Learning 컴퓨팅입니다.

AKS 기반 Machine Learning 컴퓨팅과 관련된 비밀입니다.

AksComputeSecrets의 속성

AKS 네트워킹에 대한 고급 구성

Azure Machine Learning 컴퓨팅.

AmlCompute와 관련된 컴퓨팅 노드 정보입니다.

AmlCompute 노드의 결과

AML 컴퓨팅 속성

AmlCompute의 속성(최상위 수준)

Azure Machine Learning 작업 영역 REST API 작업

작업의 표시 이름

리소스 공급자가 지원하는 작업 배열입니다.

AML 토큰 ID 구성.

작업 영역에 대해 사용하도록 설정된 기능

자산 입력 유형입니다.

자산 출력 형식입니다.

자산 참조에 대한 기본 정의입니다.

컴퓨팅 인스턴스에 할당할 수 있는 사용자입니다.

예측 수평선은 시스템에 의해 자동으로 결정됩니다.

AutoMLJob 클래스입니다. 분류/회귀 등과 같은 AutoML 작업을 실행하려면 이 클래스를 사용합니다. 지원되는 모든 작업은 TaskType 열거형을 참조하세요.

AutoML 세로 클래스입니다. AutoML 세로의 기본 클래스 - TableVertical/ImageVertical/NLPVertical

N 교차 유효성 검사가 자동으로 결정됩니다.

자동 일시 중지 속성

자동 크기 조정 속성

계절성 예측.

대상 열에서 지연되는 지난 기간의 수입니다.

대상 지연 롤링 창이 자동으로 결정됩니다.

Azure Blob 데이터 저장소 구성.

Azure Data Lake Gen1 데이터 저장소 구성.

Azure Data Lake Gen2 데이터 저장소 구성.

Azure File 데이터 저장소 구성.

선택적 매개 변수입니다.

slack 조건에 따라 조기 종료 정책 및 평가를 위한 빈도 및 지연 간격을 정의합니다.

Azure Resource Manager에 대한 리소스 모델 정의는 '태그'와 '위치'가 있는 최상위 리소스를 추적했습니다.

배포당 일괄 처리 유추 설정입니다.

페이지를 매긴 BatchDeployment 엔터티 목록입니다.

BatchDeployments를 나타내는 인터페이스입니다.

BatchDeployments_createOrUpdate 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

BatchDeployments_delete 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

BatchDeployments_update 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

Azure Resource Manager에 대한 리소스 모델 정의는 '태그'와 '위치'가 있는 최상위 리소스를 추적했습니다.

Batch 엔드포인트 기본값

일괄 처리 엔드포인트 구성.

페이지를 매긴 BatchEndpoint 엔터티 목록입니다.

BatchEndpoints를 나타내는 인터페이스입니다.

BatchEndpoints_createOrUpdate 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

BatchEndpoints_delete 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

BatchEndpoints_update 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

일괄 처리 유추 작업에 대한 설정을 다시 시도합니다.

이전 값을 기반으로 값을 생성하는 샘플링 알고리즘을 정의합니다.

Docker 빌드 컨텍스트에 대한 구성 설정

인증서 데이터 저장소 자격 증명 구성.

데이터 저장소 인증서 비밀.

AutoML 테이블 세로의 분류 작업입니다.

분류 학습 관련 구성.

AmlCompute 업데이트 매개 변수입니다.

점수 매기기 코드 자산에 대한 구성입니다.

Azure Resource Manager 리소스 봉투.

코드 자산 버전에 대한 컨테이너입니다.

페이지를 매긴 CodeContainer 엔터티 목록입니다.

CodeContainers를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

Azure Resource Manager 리소스 봉투.

코드 자산 버전 세부 정보입니다.

페이지를 매긴 CodeVersion 엔터티 목록입니다.

CodeVersions를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

열 변환기 매개 변수입니다.

명령 작업 정의.

명령 작업 제한 클래스입니다.

Azure Resource Manager 리소스 봉투.

구성 요소 컨테이너 정의.

ComponentContainer 엔터티의 페이지를 매긴 목록입니다.

ComponentContainers를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

Azure Resource Manager 리소스 봉투.

구성 요소 버전 정의: 구성 요소 형식에 걸쳐 있는 리소스를 정의합니다.

ComponentVersion 엔터티의 페이지를 매긴 목록입니다.

ComponentVersions를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

Machine Learning 컴퓨팅 개체입니다.

Compute_createOrUpdate 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

Compute_delete 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

Azure Machine Learning 컴퓨팅 인스턴스.

Aml 인스턴스 애플리케이션 및 해당 연결 엔드포인트 URI를 정의합니다.

ComputeInstance에 대한 모든 연결 엔드포인트 및 속성을 정의합니다.

Aml 인스턴스 컨테이너를 정의합니다.

이 ComputeInstance를 만든 사용자에 대한 정보를 설명합니다.

Aml Instance DataDisk를 정의합니다.

Aml Instance DataMount를 정의합니다.

환경 정보

ComputeInstance의 마지막 작업입니다.

컴퓨팅 인스턴스 속성

ComputeInstance의 속성(최상위 수준)

SSH 액세스에 대한 정책 및 설정을 지정합니다.

computeInstance의 버전입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

ComputeOperations를 나타내는 인터페이스입니다.

ARM 리소스 봉투로 래핑된 Machine Learning 컴퓨팅 개체입니다.

선택적 매개 변수입니다.

컴퓨팅에 적용할 일정 목록

Machine Learning 컴퓨팅과 관련된 비밀입니다. 모든 컴퓨팅 유형에 따라 다를 수 있습니다.

선택적 매개 변수입니다.

컴퓨팅 시작 중지 일정 속성

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

온라인 배포 내의 각 컨테이너 인스턴스에 대한 리소스 요구 사항입니다.

시계열 빈도 단위로 표시되는 원하는 최대 예측 기간입니다.

자산 입력 유형입니다.

자산 출력 형식입니다.

N 교차 유효성 검사는 사용자가 지정합니다.

계절성 예측.

대상 열에서 지연되는 지난 기간의 수입니다.

대상 롤링 창 크기를 예측합니다.

Azure Resource Manager 리소스 봉투.

데이터 자산 버전용 컨테이너입니다.

페이지를 매긴 DataContainer 엔터티 목록입니다.

DataContainers를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

DataFactory 컴퓨팅.

DataLakeAnalytics 컴퓨팅.

데이터 저장소의 경로를 통해 자산에 대한 참조입니다.

Azure Resource Manager 리소스 봉투.

데이터 버전 기본 정의

페이지를 매긴 DataVersionBase 엔터티 목록입니다.

DataVersions를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

DataFactory 컴퓨팅.

Databricks를 기반으로 하는 Machine Learning 컴퓨팅과 관련된 비밀입니다.

Databricks 컴퓨팅 비밀의 속성

Databricks의 속성

Azure Resource Manager 리소스 봉투.

데이터 저장소 자격 증명에 대한 기본 정의입니다.

데이터 저장소 콘텐츠 구성에 대한 기본 정의입니다.

페이지를 매긴 데이터 저장소 엔터티 목록입니다.

데이터 저장소 비밀에 대한 기본 정의입니다.

데이터 저장소를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

온라인 배포 크기 조정 구성.

진단 결과

작업 영역을 진단하는 매개 변수

작업 배포 구성에 대한 기본 정의입니다.

조기 종료 정책을 사용하면 완료하기 전에 성능이 저하된 실행을 취소할 수 있습니다.

엔드포인트 인증을 위한 키입니다.

서비스 토큰

엔드포인트 배포에 대한 기본 정의입니다.

유추 엔드포인트 기본 정의

Azure Resource Manager 리소스 봉투.

환경 사양 버전의 컨테이너입니다.

페이지를 매긴 EnvironmentContainer 엔터티 목록입니다.

EnvironmentContainers를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

Azure Resource Manager 리소스 봉투.

환경 버전 세부 정보입니다.

페이지를 매긴 EnvironmentVersion 엔터티 목록입니다.

EnvironmentVersions를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

리소스 관리 오류 추가 정보입니다.

오류 세부 정보입니다.

실패한 작업에 대한 오류 세부 정보를 반환하는 모든 Azure Resource Manager API에 대한 일반적인 오류 응답입니다. OData 오류 응답 형식도 따릅니다.

특정 OS 유형, 계층 등의 VM을 사용하기 위한 예상 가격 정보입니다.

VM 사용에 대한 예상 가격 정보입니다.

기능화 구성.

시계열 빈도 단위로 표시되는 원하는 최대 예측 기간입니다.

AutoML 테이블 세로로 예측 작업

특정 매개 변수 예측.

예측 학습 관련 구성.

공간의 모든 값 조합을 철저히 생성하는 샘플링 알고리즘을 정의합니다.

HDInsight 컴퓨팅.

HDInsight 컴퓨팅 속성

ARM 리소스 ID를 통해 자산에 대한 참조입니다.

ID 구성에 대한 기본 정의입니다.

미사용 암호화를 위해 키 자격 증명 모음에 액세스하는 데 사용할 ID

이미지 분류. 다중 클래스 이미지 분류는 이미지가 클래스 집합의 단일 레이블로만 분류되는 경우 사용됩니다. 예를 들어 각 이미지는 '고양이' 또는 '개' 또는 '오리'의 이미지로 분류됩니다.

이미지 분류/이미지 분류 다중 레이블/이미지 개체 검색/이미지 인스턴스 구분과 같은 이미지(Computer Vision) 모델을 학습하는 AutoML 작업에 대한 추상 클래스입니다.

이미지 분류 다중 레이블입니다. 다중 레이블 이미지 분류는 이미지에 레이블 집합의 레이블이 하나 이상 있을 수 있는 경우에 사용됩니다. 예를 들어 이미지는 'cat' 및 'dog'로 레이블을 지정할 수 있습니다.

이미지 인스턴스 구분. 인스턴스 구분은 픽셀 수준에서 이미지의 개체를 식별하여 이미지의 각 개체 주위에 다각형을 그리는 데 사용됩니다.

AutoML 작업에 대한 설정을 제한합니다.

모델 설정 값을 스윕할 배포 식입니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다. ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')"; LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)"; LayersToFreeze = "choice(0, 2)"; 배포 이름이 일 수 있는 distribution_name(min, max) 또는 choice(val1, val2, ..., valn)로 모든 배포를 지정할 수 있습니다. 배포 식을 작성하는 방법에 대한 자세한 내용은 설명서를 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters 참조하세요. 사용 가능한 설정에 대한 자세한 내용은 공식 설명서를 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models참조하세요.

모델 설정 값을 스윕할 배포 식입니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다. ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')"; LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)"; LayersToFreeze = "choice(0, 2)"; 배포 식을 작성하는 방법에 대한 자세한 내용은 설명서를 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters 참조하세요. 사용 가능한 설정에 대한 자세한 내용은 공식 설명서 를 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models참조하세요.

모델 설정 값을 스윕할 배포 식입니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다. ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')"; LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)"; LayersToFreeze = "choice(0, 2)"; 배포 식을 작성하는 방법에 대한 자세한 내용은 설명서를 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters 참조하세요. 사용 가능한 설정에 대한 자세한 내용은 공식 설명서 를 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models참조하세요.

모델 학습에 사용되는 설정입니다. 사용 가능한 설정에 대한 자세한 내용은 공식 설명서 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models를 참조하세요.

모델 학습에 사용되는 설정입니다. 사용 가능한 설정에 대한 자세한 내용은 공식 설명서 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models를 참조하세요.

모델 학습에 사용되는 설정입니다. 사용 가능한 설정에 대한 자세한 내용은 공식 설명서 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models를 참조하세요.

이미지 개체 감지. 개체 감지는 이미지에서 개체를 식별하고 경계 상자가 있는 각 개체를 찾는 데 사용됩니다. 예를 들어 이미지에서 모든 개와 고양이를 찾아 각각 경계 상자를 그립니다.

이미지 분류/이미지 분류 다중 레이블/이미지 개체 검색/이미지 인스턴스 구분과 같은 이미지(Computer Vision) 모델을 학습하는 AutoML 작업에 대한 추상 클래스입니다.

모델 비우기 및 하이퍼 매개 변수 스윕 관련 설정입니다.

이미지 분류/이미지 분류 다중 레이블/이미지 개체 검색/이미지 인스턴스 구분과 같은 이미지(Computer Vision) 모델을 학습하는 AutoML 작업에 대한 추상 클래스입니다.

인스턴스 유형 스키마입니다.

이 인스턴스 유형에 대한 리소스 요청/제한

Azure Resource Manager 리소스 봉투.

작업에 대한 기본 정의입니다.

페이지를 매긴 JobBase 엔터티 목록입니다.

명령 작업 정의.

작업 출력 정의 작업 출력/로그를 찾을 위치에 대한 컨테이너 정보입니다.

작업 엔드포인트 정의

작업을 나타내는 인터페이스입니다.

Jobs_cancel 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

Jobs_delete 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

Kubernetes Compute를 기반으로 하는 Machine Learning 컴퓨팅입니다.

KubernetesOnlineDeployment와 관련된 속성입니다.

Kubernetes 속성

Kubernetes Compute 스키마

목록 Aml 사용자 기능 작업 응답입니다.

사용량 목록 작업 응답입니다.

작업 영역 나열QuotasByVMFamily 작업 응답입니다.

리터럴 입력 형식입니다.

자산 입력 형식입니다.

자산 출력 형식입니다.

MLTable 데이터 정의

자산 입력 형식입니다.

자산 출력 형식입니다.

관리 ID 구성

ManagedOnlineDeployment와 관련된 속성입니다.

관리 서비스 ID(시스템 할당 및/또는 사용자 할당 ID)

모든 실행의 기본 메트릭의 실행 평균에 따라 조기 종료 정책을 정의합니다.

Azure Resource Manager 리소스 봉투.

페이지를 매긴 ModelContainer 엔터티 목록입니다.

ModelContainers를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

Azure Resource Manager 리소스 봉투.

모델 자산 버전 세부 정보입니다.

페이지를 매긴 ModelVersion 엔터티 목록입니다.

ModelVersions를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

MPI 배포 구성.

N 교차 유효성 검사 값입니다.

NLP 관련 AutoML 작업에 대한 추상 클래스입니다. NLP - 자연어 처리.

기능화 구성.

작업 실행 제약 조건.

amlCompute의 다양한 컴퓨팅 노드 상태 수입니다.

비어 있거나 없는 데이터 저장소 자격 증명입니다.

최적화 목표.

Azure Resource Manager에 대한 리소스 모델 정의는 '태그'와 '위치'가 있는 최상위 리소스를 추적했습니다.

엔드포인트 배포에 대한 기본 정의입니다.

페이지를 매긴 OnlineDeployment 엔터티 목록입니다.

OnlineDeployments를 나타내는 인터페이스입니다.

OnlineDeployments_createOrUpdate 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

OnlineDeployments_delete 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

OnlineDeployments_update 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

Azure Resource Manager에 대한 리소스 모델 정의는 '태그'와 '위치'가 있는 최상위 리소스를 추적했습니다.

온라인 엔드포인트 구성

페이지를 매긴 OnlineEndpoint 엔터티 목록입니다.

OnlineEndpoints를 나타내는 인터페이스입니다.

OnlineEndpoints_createOrUpdate 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

OnlineEndpoints_delete 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

OnlineEndpoints_regenerateKeys 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

OnlineEndpoints_update 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

온라인 배포 채점 요청 구성.

온라인 배포 크기 조정 구성.

작업을 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

작업 출력의 경로를 통해 자산에 대한 참조입니다.

ARM 리소스 봉투에 래핑된 Machine Learning 컴퓨팅 개체의 페이지를 매긴 목록입니다.

배포당 변경 가능한 일괄 처리 유추 설정입니다.

업데이트 요청에 엄격하게 사용됩니다.

관리 서비스 ID(시스템 할당 및/또는 사용자 할당 ID)

업데이트 요청에 엄격하게 사용됩니다.

업데이트 요청에 엄격하게 사용됩니다.

업데이트 요청에 엄격하게 사용됩니다.

일반적인 SKU 정의입니다.

개인 컴퓨팅 인스턴스에 대한 설정입니다.

파이프라인 작업 정의: 제네릭에서 MFE 특성으로 정의합니다.

프라이빗 엔드포인트 리소스입니다.

프라이빗 엔드포인트 연결 리소스입니다.

지정된 작업 영역과 연결된 프라이빗 엔드포인트 연결 목록

PrivateEndpointConnections를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

프라이빗 링크 리소스

프라이빗 링크 리소스 목록

PrivateLinkResources를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

서비스 소비자와 공급자 간의 연결 상태에 대한 정보 컬렉션입니다.

배포 컨테이너 활동성/준비 상태 프로브 구성.

PyTorch 배포 구성.

할당량 업데이트 또는 검색에 대한 속성입니다.

할당량 업데이트 매개 변수입니다.

할당량을 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

임의로 값을 생성하는 샘플링 알고리즘을 정의합니다.

AutoML 테이블 세로의 회귀 작업입니다.

회귀 학습 관련 구성.

모든 Azure Resource Manager 리소스에 대한 응답에서 반환되는 공통 필드

리소스 ID를 나타냅니다. 예를 들어 서브넷의 경우 서브넷의 리소스 URL입니다.

리소스 이름입니다.

리소스에 할당된 할당량입니다.

하이퍼 매개 변수 값을 생성하는 데 사용되는 샘플링 알고리즘과 알고리즘을 구성하는 속성

SAS 데이터 저장소 자격 증명 구성.

데이터 저장소 SAS 비밀.

AML 컴퓨팅에 대한 크기 조정 설정

amlCompute에 대한 원하는 크기 조정 설정입니다.

Azure Resource Manager 리소스 봉투.

일정의 기본 정의

일정 엔터티의 페이지를 매긴 목록입니다.

일정을 나타내는 인터페이스입니다.

Schedules_createOrUpdate 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

Schedules_delete 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

스크립트 참조

사용자 지정된 설치 스크립트

계절성 예측.

서비스 주체 데이터 저장소 자격 증명 구성.

데이터 저장소 서비스 주체 비밀.

클러스터를 설정하기 위해 실행할 사용자 지정 스크립트의 세부 정보입니다.

SKU를 나타내는 리소스 모델 정의

SKU 용량 정보

리소스에 사용 가능한 모든 SKU를 나열하기 위한 ARM 계약 요구 사항을 충족합니다.

페이지를 매긴 SkuResource 엔터티 목록입니다.

SkuSetting은 ARM 계약에서 SKU 정보를 제거해야 하는 필요성을 충족합니다.

점수 매기기를 위한 ssl 구성

StackEnsemble 실행을 사용자 지정하는 설정이 진행됩니다.

스윕 작업 정의입니다.

스윕 작업 제한 클래스입니다.

SynapseSpark 컴퓨팅.

리소스 만들기 및 마지막 수정과 관련된 메타데이터입니다.

컴퓨팅에서 실행되는 시스템 서비스입니다.

테이블 데이터 세트를 입력으로 사용하는 AutoML 작업에 대한 추상 클래스(예: 분류/회귀/예측).

기능화 구성.

작업 실행 제약 조건.

대상 열에서 지연되는 지난 기간의 수입니다.

대상 롤링 창 크기를 예측합니다.

온라인 배포 크기 조정 구성.

TensorFlow 배포 구성.

AutoML NLP 세로의 텍스트 분류 작업입니다. NLP - 자연어 처리.

AutoML NLP 세로의 텍스트 분류 다중 레이블 작업입니다. NLP - 자연어 처리.

AutoML NLP 세로의 Text-NER 작업입니다. NER - 명명된 엔터티 인식입니다. NLP - 자연어 처리.

Azure Resource Manager에 대한 리소스 모델 정의는 '태그'와 '위치'가 있는 최상위 리소스를 추적했습니다.

학습 관련 구성.

평가판 구성 요소 정의.

자산 입력 형식입니다.

자산 출력 형식입니다.

각 평가 간격에서 지정된 비율의 실행을 취소하는 조기 종료 정책을 정의합니다.

업데이트 할당량 응답에 대한 속성입니다.

업데이트 작업 영역 할당량의 결과입니다.

uri-file 데이터 버전 엔터티

자산 입력 형식입니다.

자산 출력 형식입니다.

uri-folder 데이터 버전 엔터티

자산 입력 형식입니다.

자산 출력 형식입니다.

AML 리소스 사용량을 설명합니다.

사용 이름입니다.

사용량을 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

컴퓨팅 노드의 각 노드에서 만들어지는 사용자 계정에 대한 설정입니다.

사용자 할당 ID 속성

사용자 ID 구성.

Azure Virtual Machines를 기반으로 하는 Machine Learning 컴퓨팅입니다.

Windows AML 컴퓨팅용 Virtual Machine 이미지

AKS 기반 Machine Learning 컴퓨팅과 관련된 비밀입니다.

VM 크기의 속성을 설명합니다.

Virtual Machine 크기 나열 작업 응답입니다.

VirtualMachineSizes를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

가상 머신에 대한 관리자 자격 증명

기계 학습 작업 영역을 나타내는 개체입니다.

모든 Azure Resource Manager 리소스에 대한 응답에서 반환되는 공통 필드

WorkspaceConnections를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

WorkspaceFeatures를 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

기계 학습 작업 영역을 나열하라는 요청의 결과입니다.

기계 학습 작업 영역을 업데이트하기 위한 매개 변수입니다.

작업 영역을 나타내는 인터페이스입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

Workspaces_diagnose 작업에 대한 헤더를 정의합니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

선택적 매개 변수입니다.

AllocationState에 대한 값을 정의합니다.
KnownAllocationState 는 AllocationState와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

안정
크기 조정

ApplicationSharingPolicy에 대한 값을 정의합니다.
KnownApplicationSharingPolicy 는 ApplicationSharingPolicy와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

개인
공유

AutoRebuildSetting에 대한 값을 정의합니다.
KnownAutoRebuildSetting 은 AutoRebuildSetting과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

사용 안 함
OnBaseImageUpdate

자동 저장에 대한 값을 정의합니다.
KnownAutosave는 자동 저장과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

없음
로컬
원격

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

업데이트 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listKeys 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

업데이트 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

BatchLoggingLevel에 대한 값을 정의합니다.
KnownBatchLoggingLevel 은 BatchLoggingLevel과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

정보
경고
디버그

BatchOutputAction에 대한 값을 정의합니다.
KnownBatchOutputAction 은 BatchOutputAction과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

SummaryOnly
AppendRow

BillingCurrency에 대한 값을 정의합니다.
KnownBillingCurrency 는 BillingCurrency와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

USD

BlockedTransformers에 대한 값을 정의합니다.
KnownBlockedTransformers 는 BlockedTransformers와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

TextTargetEncoder: 텍스트 데이터의 대상 인코딩입니다.
OneHotEncoder: Ohe 핫 인코딩은 이진 기능 변환을 만듭니다.
CatTargetEncoder: 범주 데이터의 대상 인코딩입니다.
TfIdf: Tf-Idf 용어 빈도 시간 역 문서 빈도를 의미합니다. 문서에서 정보를 식별하기 위한 일반적인 용어 가중치 체계입니다.
WoETargetEncoder: 증거 인코딩의 가중치는 범주 변수를 인코딩하는 데 사용되는 기술입니다. P(1)/P(0)의 자연 로그를 사용하여 가중치를 만듭니다.
LabelEncoder: 레이블 인코더는 레이블/범주 변수를 숫자 형식으로 변환합니다.
WordEmbedding: Word 포함은 단어 또는 구를 벡터 또는 일련의 숫자로 나타내는 데 도움이 됩니다.
NaiveBayes: Naive Bayes는 범주적으로 분산된 불연속 기능의 분류에 사용되는 분류입니다.
CountVectorizer: Count Vectorizer는 텍스트 문서 컬렉션을 토큰 수 행렬로 변환합니다.
HashOneHotEncoder: 해시 One 핫 인코더를 사용하면 범주 변수를 제한된 수의 새 기능으로 바꿀 수 있습니다. 이는 카디널리티가 높은 범주 기능에 자주 사용됩니다.

캐싱에 대한 값을 정의합니다.
KnownCaching 은 캐싱과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

없음
읽기 전용
ReadWrite

ClassificationModels에 대한 값을 정의합니다.
KnownClassificationModels는 ClassificationModels와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

LogisticRegression: 로지스틱 회귀는 기본 분류 기술입니다. 선형 분류자 그룹에 속하며 다항식 및 선형 회귀와 다소 유사합니다. 로지스틱 회귀는 빠르고 비교적 복잡하지 않으며 결과를 해석하는 것이 편리합니다. 기본적으로 이진 분류를 위한 방법이지만 다중 클래스 문제에도 적용할 수 있습니다.
SGD: SGD: 확률적 그라데이션 하강은 기계 학습 애플리케이션에서 예측된 출력과 실제 출력 간에 가장 적합한 모델 매개 변수를 찾는 데 자주 사용되는 최적화 알고리즘입니다.
MultinomialNaiveBayes: 다항 Naive Bayes 분류자는 개별 기능이 있는 분류에 적합합니다(예: 텍스트 분류에 대한 단어 수). 다항 분포에는 일반적으로 정수 기능 수가 필요합니다. 그러나 실제로 tf-idf와 같은 소수 개수도 작동할 수 있습니다.
BernoulliNaiveBayes: 다변량 베르누울리 모델에 대한 Naive Bayes 분류자입니다.
SVM: SVM(지원 벡터 머신)은 두 그룹 분류 문제에 대한 분류 알고리즘을 사용하는 감독되는 기계 학습 모델입니다. 각 범주에 대해 레이블이 지정된 학습 데이터의 SVM 모델 집합을 제공한 후 새 텍스트를 분류할 수 있습니다.
LinearSVM: SVM(지원 벡터 머신)은 두 그룹 분류 문제에 대한 분류 알고리즘을 사용하는 감독되는 기계 학습 모델입니다. 각 범주에 대해 레이블이 지정된 학습 데이터의 SVM 모델 집합을 제공한 후 새 텍스트를 분류할 수 있습니다. 선형 SVM은 입력 데이터가 선형일 때 가장 잘 수행됩니다. 즉, 표시된 그래프에서 분류된 값 사이에 직선을 그려 데이터를 쉽게 분류할 수 있습니다.
KNN: K-가장 가까운 인접 항목(KNN) 알고리즘은 '기능 유사성'을 사용하여 새 데이터 요소의 값을 예측합니다. 즉, 새 데이터 요소에 학습 집합의 점과 얼마나 가까운지 에 따라 값이 할당됩니다.
DecisionTree: 의사 결정 트리는 분류 및 회귀 작업 모두에 사용되는 비 파라메트릭 감독 학습 방법입니다. 목표는 데이터 기능에서 유추된 간단한 의사 결정 규칙을 학습하여 대상 변수의 값을 예측하는 모델을 만드는 것입니다.
RandomForest: 임의 포리스트는 감독 학습 알고리즘입니다. 빌드되는 "포리스트"는 일반적으로 "배깅" 방법으로 학습된 의사 결정 트리의 앙상블입니다. 배깅 방법의 일반적인 개념은 학습 모델의 조합이 전체 결과를 증가한다는 것입니다.
ExtremeRandomTrees: 익스트림 트리는 많은 의사 결정 트리의 예측을 결합하는 앙상블 기계 학습 알고리즘입니다. 널리 사용되는 임의 포리스트 알고리즘과 관련이 있습니다.
LightGBM: LightGBM은 트리 기반 학습 알고리즘을 사용하는 그라데이션 부스팅 프레임워크입니다.
GradientBoosting: 주 학습자를 강력한 학습자에게 전송하는 기술을 Boosting이라고 합니다. 그라데이션 증폭 알고리즘 프로세스는 이 실행 이론에서 작동합니다.
XGBoostClassifier: XGBoost: 익스트림 그라데이션 증폭 알고리즘. 이 알고리즘은 대상 열 값을 고유 클래스 값으로 나눌 수 있는 구조화된 데이터에 사용됩니다.

ClassificationMultilabelPrimaryMetrics에 대한 값을 정의합니다.
KnownClassificationMultilabelPrimaryMetrics는 ClassificationMultilabelPrimaryMetrics와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

AUCWeighted: AUC는 곡선 아래의 영역입니다. 이 메트릭은 각 클래스의 실제 인스턴스 수에 따라 가중치가 지정된 각 클래스에 대한 점수의 산술 평균을 나타냅니다.
정확도: 정확도는 실제 클래스 레이블과 정확히 일치하는 예측의 비율입니다.
NormMacroRecall: 정규화된 매크로 회수는 매크로 평균 및 정규화된 재현율이므로 임의 성능의 점수는 0이고 완벽한 성능은 1점입니다.
AveragePrecisionScoreWeighted: 각 클래스의 실제 인스턴스 수에 가중치가 지정된 각 클래스의 평균 정밀도 점수의 산술 평균입니다.
PrecisionScoreWeighted: 각 클래스의 실제 인스턴스 수에 따라 가중치가 지정된 각 클래스의 정밀도 산술 평균입니다.
IOU: 공용 구조체를 둘러싼 교집합. 예측의 교집합은 예측의 합집합으로 나뉩니다.

ClassificationPrimaryMetrics에 대한 값을 정의합니다.
KnownClassificationPrimaryMetrics는 ClassificationPrimaryMetrics와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

AUCWeighted: AUC는 곡선 아래의 영역입니다. 이 메트릭은 각 클래스의 실제 인스턴스 수에 따라 가중치가 지정된 각 클래스에 대한 점수의 산술 평균을 나타냅니다.
정확도: 정확도는 실제 클래스 레이블과 정확히 일치하는 예측의 비율입니다.
NormMacroRecall: 정규화된 매크로 회수는 매크로 평균 및 정규화된 재현율이므로 임의 성능의 점수는 0이고 완벽한 성능은 1점입니다.
AveragePrecisionScoreWeighted: 각 클래스의 실제 인스턴스 수에 가중치가 지정된 각 클래스의 평균 정밀도 점수의 산술 평균입니다.
PrecisionScoreWeighted: 각 클래스의 실제 인스턴스 수에 따라 가중치가 지정된 각 클래스의 정밀도 산술 평균입니다.

ClusterPurpose에 대한 값을 정의합니다.
KnownClusterPurpose 는 ClusterPurpose와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

FastProd
DenseProd
DevTest

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

ComputeInstanceAuthorizationType에 대한 값을 정의합니다.
KnownComputeInstanceAuthorizationType 은 ComputeInstanceAuthorizationType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

개인

ComputeInstanceState에 대한 값을 정의합니다.
KnownComputeInstanceState 는 ComputeInstanceState와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

만드는 중
만들기 실패
삭제 중
실행 중
다시 시작
JobRunning
설정업
SetupFailed
시작 중
중지됨
중지 중
UserSettingUp
UserSetupFailed
알 수 없음
사용할

listKeys 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNodesNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNodes 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

ComputePowerAction에 대한 값을 정의합니다.
KnownComputePowerAction 은 ComputePowerAction과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

시작
중지

ComputeType에 대한 값을 정의합니다.
KnownComputeType 은 ComputeType과 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

AKS
Kubernetes
AmlCompute
ComputeInstance
DataFactory
VirtualMachine
HDInsight
Databricks
DataLakeAnalytics
SynapseSpark

업데이트 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

ConnectionAuthType에 대한 값을 정의합니다.
KnownConnectionAuthType 은 ConnectionAuthType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

PAT
ManagedIdentity
UsernamePassword
없음
SAS

ConnectionCategory에 대한 값을 정의합니다.
KnownConnectionCategory 는 ConnectionCategory와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

PythonFeed
ContainerRegistry
Git

ContainerType에 대한 값을 정의합니다.
KnownContainerType 은 ContainerType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

StorageInitializer
InferenceServer

CreatedByType에 대한 값을 정의합니다.
KnownCreatedByType은 CreatedByType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

사용자
애플리케이션
ManagedIdentity
키

CredentialsType에 대한 값을 정의합니다.
KnownCredentialsType 은 CredentialsType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

AccountKey
MSSQLSERVER에 대한 프로토콜 속성
없음
Sas
ServicePrincipal

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

DataType에 대한 값을 정의합니다.
KnownDataType 은 DataType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

uri_file
uri_folder
mltable

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

DatastoreType에 대한 값을 정의합니다.
KnownDatastoreType 은 DatastoreType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

AzureBlob
AzureDataLakeGen1
AzureDataLakeGen2
AzureFile

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listSecrets 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

DeploymentProvisioningState에 대한 값을 정의합니다.
KnownDeploymentProvisioningState 는 DeploymentProvisioningState와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

만드는 중
삭제 중
크기 조정
업데이트
성공함
실패
Canceled

DiagnoseResultLevel에 대한 값을 정의합니다.
KnownDiagnoseResultLevel 은 DiagnoseResultLevel과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

경고
오류
정보

DistributionType에 대한 값을 정의합니다.
KnownDistributionType 은 DistributionType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

PyTorch
Tensorflow
Mpi

EarlyTerminationPolicyType에 대한 값을 정의합니다.
KnownEarlyTerminationPolicyType 은 EarlyTerminationPolicyType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Bandit
MedianStopping
TruncationSelection

EgressPublicNetworkAccessType에 대한 값을 정의합니다.
KnownEgressPublicNetworkAccessType 은 EgressPublicNetworkAccessType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Enabled
사용 안 함

EncryptionStatus에 대한 값을 정의합니다.
KnownEncryptionStatus 는 EncryptionStatus와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Enabled
사용 안 함

EndpointAuthMode에 대한 값을 정의합니다.
KnownEndpointAuthMode 는 EndpointAuthMode와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

AMLToken
키
AADToken

EndpointComputeType에 대한 값을 정의합니다.
KnownEndpointComputeType 은 EndpointComputeType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

관리
Kubernetes
AzureMLCompute

EndpointProvisioningState에 대한 값을 정의합니다.
KnownEndpointProvisioningState 는 EndpointProvisioningState와 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

만드는 중
삭제 중
성공함
실패
업데이트
Canceled

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

EnvironmentType에 대한 값을 정의합니다.
KnownEnvironmentType 은 EnvironmentType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

큐레이팅됨
UserCreated

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

FeatureLags에 대한 값을 정의합니다.
KnownFeatureLags는 FeatureLags와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

없음: 생성된 기능 지연이 없습니다.
자동: 시스템에서 기능 지연을 자동으로 생성합니다.

FeaturizationMode에 대한 값을 정의합니다.
KnownFeaturizationMode 는 FeaturizationMode와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

자동: 자동 모드, 시스템은 사용자 지정 기능화 입력 없이 기능화를 수행합니다.
사용자 지정: 사용자 지정 기능화.
끄기: 기능화를 해제합니다. '예측' 작업은 이 값을 사용할 수 없습니다.

ForecastHorizonMode에 대한 값을 정의합니다.
KnownForecastHorizonMode 는 ForecastHorizonMode와 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

자동: 예측 수평선이 자동으로 결정됩니다.
사용자 지정: 사용자 지정 예측 수평선을 사용합니다.

ForecastingModels에 대한 값을 정의합니다.
KnownForecastingModels는 ForecastingModels와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

AutoArima: ARIMA(자동 회귀 통합 이동 평균) 모델은 시계열 데이터 및 통계 분석을 사용하여 데이터를 해석하고 향후 예측을 수행합니다. 이 모델은 과거 값에 시계열 데이터를 사용하여 데이터를 설명하는 것을 목표로 하며 선형 회귀를 사용하여 예측을 수행합니다.
예언자: 예언자는 비선형 추세가 매년, 매주, 매일 계절성과 휴일 효과에 맞는 추가 모델을 기반으로 시계열 데이터를 예측하는 절차입니다. 계절적 효과와 여러 계절의 기록 데이터가 있는 시계열에서 가장 잘 작동합니다. Prophet는 누락된 데이터와 추세의 변화에 강력하며 일반적으로 이상값을 잘 처리합니다.
Naive: Naive 예측 모델은 학습 데이터의 각 시계열에 대한 최신 대상 값을 전달하여 예측을 수행합니다.
SeasonalNaive: 계절 순진 예측 모델은 학습 데이터의 각 시계열에 대한 대상 값의 최신 시즌을 전달하여 예측을 수행합니다.
평균: 평균 예측 모델은 학습 데이터의 각 시계열에 대한 대상 값의 평균을 전달하여 예측을 수행합니다.
SeasonalAverage: 계절 평균 예측 모델은 학습 데이터의 각 시계열에 대한 최신 시즌 데이터의 평균 값을 전달하여 예측을 수행합니다.
ExponentialSmoothing: 지수 평활화는 체계적인 추세 또는 계절적 구성 요소로 데이터를 지원하도록 확장할 수 있는 일변량 데이터에 대한 시계열 예측 방법입니다.
Arimax: ARIMAX(설명 변수)를 사용하는 자동 회귀 통합 이동 평균 모델은 하나 이상의 AR(자동 회귀) 용어 및/또는 하나 이상의 MA(이동 평균) 용어를 사용하는 다중 회귀 모델로 볼 수 있습니다. 이 방법은 데이터가 고정/고정되지 않은 경우 예측에 적합하며 모든 형식의 데이터 패턴(예: 수준/추세 /계절성/주기성)과 다변량입니다.
TCNForecaster: TCNForecaster: 임시 나선형 네트워크 예측. TODO: 예측 팀에 간략한 소개를 요청합니다.
ElasticNet: Elastic net은 인기 있는 두 가지 페널티, 특히 L1 및 L2 페널티 함수를 결합한 일반화된 선형 회귀의 인기 유형입니다.
GradientBoosting: 주 학습자를 강력한 학습자에게 전송하는 기술을 Boosting이라고 합니다. 그라데이션 증폭 알고리즘 프로세스는 이 실행 이론에서 작동합니다.
DecisionTree: 의사 결정 트리는 분류 및 회귀 작업 모두에 사용되는 비 파라메트릭 감독 학습 방법입니다. 목표는 데이터 기능에서 유추된 간단한 의사 결정 규칙을 학습하여 대상 변수의 값을 예측하는 모델을 만드는 것입니다.
KNN: K-가장 가까운 인접 항목(KNN) 알고리즘은 '기능 유사성'을 사용하여 새 데이터 요소의 값을 예측합니다. 즉, 새 데이터 요소에 학습 집합의 점과 얼마나 가까운지 에 따라 값이 할당됩니다.
LassoLars: 올가미 모델은 Lars라고도 하는 최소 각도 회귀에 적합합니다. 정규화 이전의 L1로 학습된 선형 모델입니다.
SGD: SGD: 확률적 그라데이션 하강은 기계 학습 애플리케이션에서 예측된 출력과 실제 출력 간에 가장 적합한 모델 매개 변수를 찾는 데 자주 사용되는 최적화 알고리즘입니다. 그것은 비현실적이지만 강력한 기술입니다.
RandomForest: 임의 포리스트는 감독 학습 알고리즘입니다. 빌드되는 "포리스트"는 일반적으로 "배깅" 방법으로 학습된 의사 결정 트리의 앙상블입니다. 배깅 방법의 일반적인 개념은 학습 모델의 조합이 전체 결과를 증가한다는 것입니다.
ExtremeRandomTrees: 익스트림 트리는 많은 의사 결정 트리의 예측을 결합하는 앙상블 기계 학습 알고리즘입니다. 널리 사용되는 임의 포리스트 알고리즘과 관련이 있습니다.
LightGBM: LightGBM은 트리 기반 학습 알고리즘을 사용하는 그라데이션 부스팅 프레임워크입니다.
XGBoostRegressor: XGBoostRegressor: 익스트림 그라데이션 부스팅 회귀기는 기본 학습자의 앙상블을 사용하는 감독되는 기계 학습 모델입니다.

ForecastingPrimaryMetrics의 값을 정의합니다.
KnownForecastingPrimaryMetrics는 ForecastingPrimaryMetrics 와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

SpearmanCorrelation: Spearman의 상관 관계 계수는 순위 상관 관계의 비 매개 변수 측정값입니다.
NormalizedRootMeanSquaredError: RMSE의 NRMSE(정규화된 루트 평균 제곱 오차)는 서로 다른 배율을 가진 모델 간의 비교를 용이하게 합니다.
R2Score: R2 점수는 예측 기반 기계 학습 모델에 대한 성능 평가 측정값 중 하나입니다.
NormalizedMeanAbsoluteError: NMAE(정규화된 평균 절대 오차)는 (time) 계열의 MAE(평균 절대 오차)를 서로 다른 눈금과 비교하는 유효성 검사 메트릭입니다.

목표 값을 정의합니다.
KnownGoal 은 Goal과 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

최소화
최대화

IdentityConfigurationType에 대한 값을 정의합니다.
KnownIdentityConfigurationType 은 IdentityConfigurationType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

관리
AMLToken
UserIdentity

InputDeliveryMode에 대한 값을 정의합니다.
KnownInputDeliveryMode 는 InputDeliveryMode와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

ReadOnlyMount
ReadWriteMount
다운로드
수동으로 설치
EvalMount
EvalDownload

InstanceSegmentationPrimaryMetrics의 값을 정의합니다.
KnownInstanceSegmentationPrimaryMetrics 는 InstanceSegmentationPrimaryMetrics와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

MeanAveragePrecision: MAP(평균 평균 정밀도)는 AP의 평균(평균 정밀도)입니다. AP는 각 클래스에 대해 계산되고 MAP을 가져오기 위해 평균화됩니다.

JobInputType에 대한 값을 정의합니다.
KnownJobInputType 은 JobInputType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

literal
uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

JobLimitsType에 대한 값을 정의합니다.
KnownJobLimitsType 은 JobLimitsType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

명령
Sweep

JobOutputType에 대한 값을 정의합니다.
KnownJobOutputType 은 JobOutputType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

JobStatus에 대한 값을 정의합니다.
KnownJobStatus 는 JobStatus와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

NotStarted: 실행이 아직 시작되지 않았습니다.
시작: 실행이 시작되었습니다. 사용자에게 실행 ID가 있습니다.
프로비전: (현재 사용되지 않음) ES가 컴퓨팅 대상을 만드는 경우 사용됩니다.
준비 중: 실행 환경이 준비되고 있습니다.
큐에 대기 중: 작업이 컴퓨팅 대상에 큐에 대기 중입니다. 예를 들어 BatchAI에서 작업은 모든 필수 노드가 준비될 때까지 기다리는 동안 큐에 대기 상태입니다.
실행 중: 컴퓨팅 대상에서 작업이 실행되기 시작했습니다.
종료: 작업이 대상에서 완료됩니다. 현재 출력 컬렉션 상태입니다.
CancelRequested: 작업에 대한 취소가 요청되었습니다.
완료됨: 작업이 성공적으로 완료되었습니다. 이는 작업 자체와 출력 컬렉션 상태가 모두 성공적으로 완료되었음을 반영합니다.
실패: 작업이 실패했습니다.
취소됨: 취소 요청에 따라 작업이 성공적으로 취소되었습니다.
NotResponding: 하트비트를 사용하도록 설정하면 실행이 RunHistory로 정보를 업데이트하지 않으면 실행이 NotResponding 상태로 이동합니다. NotResponding은 엄격한 전환 주문에서 제외되는 유일한 상태입니다. 실행은 NotResponding에서 이전 상태로 갈 수 있습니다.
일시 중지됨: 사용자가 작업을 일시 중지합니다. 레이블 지정 작업에 대한 일부 조정은 일시 중지된 상태에서만 수행할 수 있습니다.
알 수 없음: 다른 모든 상태에 매핑되지 않은 경우 기본 작업 상태

JobType에 대한 값을 정의합니다.
KnownJobType 은 JobType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

AutoML
명령
Sweep
파이프라인

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

KeyType에 대한 값을 정의합니다.
KnownKeyType 은 KeyType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

주
보조

LearningRateScheduler에 대한 값을 정의합니다.
KnownLearningRateScheduler 는 LearningRateScheduler와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

없음: 학습 속도 스케줄러가 선택되지 않았습니다.
WarmupCosine: 워밍업과 코사인 강화.
단계: 단계 학습 속도 스케줄러.

ListViewType에 대한 값을 정의합니다.
KnownListViewType 은 ListViewType과 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

ActiveOnly
ArchivedOnly
모두

LoadBalancerType에 대한 값을 정의합니다.
KnownLoadBalancerType 은 LoadBalancerType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

PublicIp
InternalLoadBalancer

LogVerbosity에 대한 값을 정의합니다.
KnownLogVerbosity 는 LogVerbosity와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

NotSet: 내보낸 로그가 없습니다.
디버그: 로그된 로그 문 이상 디버그
정보: 기록된 정보 및 위의 로그 문입니다.
경고: 경고 및 로그 문 이상이 기록되었습니다.
오류: 기록된 오류 및 위의 로그 문입니다.
위험: 중요한 문만 기록됩니다.

ManagedServiceIdentityType에 대한 값을 정의합니다.
KnownManagedServiceIdentityType 은 ManagedServiceIdentityType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

없음
SystemAssigned
UserAssigned
SystemAssigned,UserAssigned

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

ModelSize에 대한 값을 정의합니다.
KnownModelSize 는 ModelSize와 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

없음: 선택한 값이 없습니다.
작음: 작은 크기입니다.
중간: 중간 크기입니다.
대형: 큰 크기입니다.
ExtraLarge: 초대형 크기입니다.

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

MountAction에 대한 값을 정의합니다.
KnownMountAction 은 MountAction과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

탑재
분리

MountState에 대한 값을 정의합니다.
KnownMountState 는 MountState와 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

MountRequested
탑재됨
MountFailed
UnmountRequested
UnmountFailed
분리됨

NCrossValidationsMode에 대한 값을 정의합니다.
KnownNCrossValidationsMode 는 NCrossValidationsMode와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

자동: N 교차 유효성 검사 값을 자동으로 확인합니다. '예측' AutoML 작업에만 지원됩니다.
사용자 지정: 사용자 지정 N 교차 유효성 검사 값을 사용합니다.

네트워크에 대한 값을 정의합니다.
KnownNetwork 는 네트워크와 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

브리지
Host

NodeState에 대한 값을 정의합니다.
KnownNodeState 는 NodeState와 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

유휴
실행
준비
사용할
떠나
선점

ObjectDetectionPrimaryMetrics의 값을 정의합니다.
KnownObjectDetectionPrimaryMetrics는 ObjectDetectionPrimaryMetrics와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

MeanAveragePrecision: MAP(평균 평균 정밀도)는 AP의 평균(평균 정밀도)입니다. AP는 각 클래스에 대해 계산되고 MAP을 가져오기 위해 평균화됩니다.

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

getLogs 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listSkusNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listSkus 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

업데이트 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

getToken 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listKeys 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

업데이트 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

OperatingSystemType에 대한 값을 정의합니다.
KnownOperatingSystemType 은 OperatingSystemType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Linux
Windows

OperationName에 대한 값을 정의합니다.
KnownOperationName 은 OperationName과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

만들기
시작
중지
다시 시작
이미지로 다시 설치
Delete

OperationStatus에 대한 값을 정의합니다.
KnownOperationStatus 는 OperationStatus와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

InProgress
성공함
만들기 실패
시작 실패
중지 실패
다시 시작 실패
ReimageFailed
삭제 실패

OperationTrigger에 대한 값을 정의합니다.
KnownOperationTrigger 는 OperationTrigger와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

사용자
일정
IdleShutdown

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

OrderString에 대한 값을 정의합니다.
KnownOrderString은 OrderString 과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

CreatedAtDesc
CreatedAtAsc
UpdatedAtDesc
UpdatedAtAsc

OsType에 대한 값을 정의합니다.
KnownOsType 은 OsType과 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Linux
Windows

OutputDeliveryMode에 대한 값을 정의합니다.
KnownOutputDeliveryMode 는 OutputDeliveryMode와 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

ReadWriteMount
업로드

PrivateEndpointConnectionProvisioningState에 대한 값을 정의합니다.
KnownPrivateEndpointConnectionProvisioningState 는 PrivateEndpointConnectionProvisioningState와 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

성공함
만드는 중
삭제 중
실패

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

PrivateEndpointServiceConnectionStatus에 대한 값을 정의합니다.
KnownPrivateEndpointServiceConnectionStatus 는 PrivateEndpointServiceConnectionStatus와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

보류 중
승인됨
거부됨
연결 끊김
Timeout

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

ProvisioningState에 대한 값을 정의합니다.
KnownProvisioningState 는 ProvisioningState와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

알 수 없음
업데이트
만드는 중
삭제 중
성공함
실패
Canceled

ProvisioningStatus에 대한 값을 정의합니다.
KnownProvisioningStatus 는 ProvisioningStatus와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

완료됨
프로비전
실패

PublicNetworkAccess에 대한 값을 정의합니다.
KnownPublicNetworkAccess는 PublicNetworkAccess와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Enabled
사용 안 함

PublicNetworkAccessType에 대한 값을 정의합니다.
KnownPublicNetworkAccessType 은 PublicNetworkAccessType과 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Enabled
사용 안 함

QuotaUnit에 대한 값을 정의합니다.
KnownQuotaUnit 은 QuotaUnit과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

개수

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

업데이트 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

RandomSamplingAlgorithmRule에 대한 값을 정의합니다.
KnownRandomSamplingAlgorithmRule 은 RandomSamplingAlgorithmRule과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

임의의
sobol

RecurrenceFrequency에 대한 값을 정의합니다.
KnownRecurrenceFrequency 는 RecurrenceFrequency와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

분: 분 빈도
시간: 시간 빈도
일: 일 빈도
주: 주 빈도
월: 월 빈도

ReferenceType에 대한 값을 정의합니다.
KnownReferenceType 은 ReferenceType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

ID
DataPath
OutputPath

RegressionModels의 값을 정의합니다.
KnownRegressionModels는 RegressionModels와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

ElasticNet: Elastic net은 인기 있는 두 가지 페널티, 특히 L1 및 L2 페널티 함수를 결합한 일반화된 선형 회귀의 인기 유형입니다.
GradientBoosting: 주 학습자를 강력한 학습자에게 전송하는 기술을 부스팅이라고 합니다. 그라데이션 증폭 알고리즘 프로세스는 이 실행 이론에서 작동합니다.
DecisionTree: 의사 결정 트리는 분류 및 회귀 작업 모두에 사용되는 비 파라메트릭 감독 학습 방법입니다. 목표는 데이터 기능에서 유추된 간단한 의사 결정 규칙을 학습하여 대상 변수의 값을 예측하는 모델을 만드는 것입니다.
KNN: K-가장 가까운 인접 항목(KNN) 알고리즘은 '기능 유사성'을 사용하여 새 데이터 요소의 값을 예측합니다. 즉, 새 데이터 요소에 학습 집합의 점과 얼마나 일치하는지에 따라 값이 할당됩니다.
LassoLars: 올가미 모델은 라스라고도 하는 최소 각도 회귀에 적합합니다. 정규화 이전의 L1로 학습된 선형 모델입니다.
SGD: SGD: 확률적 그라데이션 하강은 기계 학습 애플리케이션에서 예측된 출력과 실제 출력 간에 가장 적합한 모델 매개 변수를 찾는 데 자주 사용되는 최적화 알고리즘입니다. 그것은 비현실적이지만 강력한 기술입니다.
RandomForest: 임의 포리스트는 감독 학습 알고리즘입니다. 빌드되는 "포리스트"는 의사 결정 트리의 앙상블로, 일반적으로 "모음" 방법으로 학습됩니다. 배깅 방법의 일반적인 개념은 학습 모델의 조합이 전체 결과를 증가한다는 것입니다.
ExtremeRandomTrees: 익스트림 트리는 많은 의사 결정 트리의 예측을 결합하는 앙상블 기계 학습 알고리즘입니다. 널리 사용되는 임의 포리스트 알고리즘과 관련이 있습니다.
LightGBM: LightGBM은 트리 기반 학습 알고리즘을 사용하는 그라데이션 부스팅 프레임워크입니다.
XGBoostRegressor: XGBoostRegressor: 익스트림 그라데이션 부스팅 회귀기는 기본 학습자의 앙상블을 사용하는 감독되는 기계 학습 모델입니다.

RegressionPrimaryMetrics에 대한 값을 정의합니다.
KnownRegressionPrimaryMetrics는 RegressionPrimaryMetrics와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

SpearmanCorrelation: 스피어맨의 상관 관계 계수는 순위 상관 관계에 대한 비동기적 측정값입니다.
NormalizedRootMeanSquaredError: RMSE의 NRMSE(정규화된 루트 평균 제곱 오차)는 서로 다른 배율을 가진 모델 간의 비교를 용이하게 합니다.
R2Score: R2 점수는 예측 기반 기계 학습 모델에 대한 성능 평가 측정값 중 하나입니다.
NormalizedMeanAbsoluteError: NMAE(정규화된 평균 절대 오차)는 (time) 계열의 MAE(평균 절대 오차)를 서로 다른 눈금과 비교하는 유효성 검사 메트릭입니다.

RemoteLoginPortPublicAccess에 대한 값을 정의합니다.
KnownRemoteLoginPortPublicAccess 는 RemoteLoginPortPublicAccess와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함되어 있습니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Enabled
사용 안 함
NotSpecified

SamplingAlgorithmType에 대한 값을 정의합니다.
KnownSamplingAlgorithmType 은 SamplingAlgorithmType과 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

그리드
임의의
베이지안

ScaleType에 대한 값을 정의합니다.
KnownScaleType 은 ScaleType과 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

기본값
TargetUtilization

ScheduleActionType에 대한 값을 정의합니다.
KnownScheduleActionType 은 ScheduleActionType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

CreateJob
InvokeBatchEndpoint

ScheduleListViewType에 대한 값을 정의합니다.
KnownScheduleListViewType 은 ScheduleListViewType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

EnabledOnly
DisabledOnly
모두

ScheduleProvisioningState에 대한 값을 정의합니다.
KnownScheduleProvisioningState 는 ScheduleProvisioningState와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

완료됨
프로비전
실패

ScheduleProvisioningStatus에 대한 값을 정의합니다.
KnownScheduleProvisioningStatus 는 ScheduleProvisioningStatus와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

만드는 중
업데이트
삭제 중
성공함
실패
Canceled

ScheduleStatus에 대한 값을 정의합니다.
KnownScheduleStatus 는 ScheduleStatus와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Enabled
사용 안 함

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

SeasonalityMode에 대한 값을 정의합니다.
KnownSeasonalityMode 는 SeasonalityMode와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

자동: 계절성이 자동으로 결정됩니다.
사용자 지정: 사용자 지정 계절성 값을 사용합니다.

SecretsType에 대한 값을 정의합니다.
KnownSecretsType은 SecretsType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

AccountKey
MSSQLSERVER에 대한 프로토콜 속성
Sas
ServicePrincipal

ServiceDataAccessAuthIdentity에 대한 값을 정의합니다.
KnownServiceDataAccessAuthIdentity 는 ServiceDataAccessAuthIdentity와 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

없음: 서비스 데이터 액세스에 ID를 사용하지 마세요.
WorkspaceSystemAssignedIdentity: 시스템 할당 관리 ID를 사용하여 서비스 데이터 액세스를 인증합니다.
WorkspaceUserAssignedIdentity: 작업 영역의 사용자 할당 관리 ID를 사용하여 서비스 데이터 액세스를 인증합니다.

ShortSeriesHandlingConfiguration에 대한 값을 정의합니다.
KnownShortSeriesHandlingConfiguration 은 ShortSeriesHandlingConfiguration과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

없음: no/null 값을 나타냅니다.
자동: 긴 계열이 없으면 짧은 계열이 패딩되고, 그렇지 않으면 짧은 계열이 삭제됩니다.
패드: 모든 짧은 계열이 패딩됩니다.
삭제: 모든 짧은 계열이 삭제됩니다.

SkuScaleType에 대한 값을 정의합니다.
KnownSkuScaleType 은 SkuScaleType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

자동: 노드 수를 자동으로 조정합니다.
수동: 사용자 요청에 따라 크기가 조정된 노드 수입니다.
없음: 노드 집합이 수정되었습니다.

SkuTier에 대한 값을 정의합니다.

SourceType에 대한 값을 정의합니다.
KnownSourceType 은 SourceType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

데이터 세트
Datastore
URI

SshPublicAccess에 대한 값을 정의합니다.
KnownSshPublicAccess는 SshPublicAccess와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Enabled
사용 안 함

SslConfigStatus의 값을 정의합니다.
KnownSslConfigStatus 는 SslConfigStatus와 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

사용 안 함
Enabled
자동

StackMetaLearnerType에 대한 값을 정의합니다.
KnownStackMetaLearnerType 은 StackMetaLearnerType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

없음
LogisticRegression: 기본 메타 학습자는 분류 작업을 위한 LogisticRegression입니다.
LogisticRegressionCV: 기본 메타 학습자는 CV가 켜진 경우 분류 작업에 대한 LogisticRegression입니다.
LightGBMClassifier
ElasticNet: 기본 메타 학습자는 회귀 작업을 위한 LogisticRegression입니다.
ElasticNetCV: 기본 메타 학습자는 CV가 켜진 경우 회귀 작업에 대한 LogisticRegression입니다.
LightGBMRegressor
LinearRegression

Status에 대한 값을 정의합니다.
KnownStatus 는 상태와 서로 바꿔 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

정의되지 않음
Success
실패
InvalidQuotaBelowClusterMinimum
InvalidQuotaExceedsSubscriptionLimit
InvalidVMFamilyName
OperationNotSupportedForSku
OperationNotEnabledForRegion

StochasticOptimizer에 대한 값을 정의합니다.
KnownStochasticOptimizer 는 StochasticOptimizer와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

없음: 최적화 프로그램이 선택되지 않았습니다.
Sgd: 확률적 그라데이션 하강 최적화 프로그램입니다.
Adam: Adam은 순간의 적응형 예측에 따라 확률적 목표 기능을 최적화하는 알고리즘입니다.
Adamw: AdamW는 가중치 감쇠의 구현이 개선된 최적화 프로그램 Adam의 변형입니다.

StorageAccountType에 대한 값을 정의합니다.
KnownStorageAccountType 은 StorageAccountType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Standard_LRS
Premium_LRS

TargetAggregationFunction에 대한 값을 정의합니다.
KnownTargetAggregationFunction 은 TargetAggregationFunction과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

없음: 값 집합 없음을 나타냅니다.
Sum
Max
Min
평균값

TargetLagsMode에 대한 값을 정의합니다.
KnownTargetLagsMode 는 TargetLagsMode와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

자동: 대상 지연이 자동으로 결정됩니다.
사용자 지정: 사용자 지정 대상 지연을 사용합니다.

TargetRollingWindowSizeMode에 대한 값을 정의합니다.
KnownTargetRollingWindowSizeMode 는 TargetRollingWindowSizeMode와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

자동: 자동으로 롤링 창 크기를 결정합니다.
사용자 지정: 지정된 롤링 창 크기를 사용합니다.

TaskType에 대한 값을 정의합니다.
KnownTaskType 은 TaskType과 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

분류: 기계 학습 및 통계의 분류는 컴퓨터 프로그램이 제공된 데이터에서 학습하고 새로운 관찰 또는 분류를 만드는 감독 학습 접근 방식입니다.
회귀: 회귀는 입력 데이터를 사용하여 값을 예측하는 것을 의미합니다. 회귀 모델은 연속 값을 예측하는 데 사용됩니다.
예측: 예측은 시계열 데이터를 처리하고 입력을 기반으로 가까운 미래 값을 예측하는 데 사용할 수 있는 예측 모델을 만드는 특별한 종류의 회귀 작업입니다.
ImageClassification: 이미지 분류. 다중 클래스 이미지 분류는 이미지가 클래스 집합의 단일 레이블로만 분류되는 경우 사용됩니다. 예를 들어 각 이미지는 '고양이' 또는 '개' 또는 '오리'의 이미지로 분류됩니다.
ImageClassificationMultilabel: 이미지 분류 다중 레이블입니다. 다중 레이블 이미지 분류는 이미지에 레이블 집합의 레이블이 하나 이상 있을 수 있는 경우에 사용됩니다. 예를 들어 이미지는 'cat' 및 'dog'로 레이블을 지정할 수 있습니다.
ImageObjectDetection: 이미지 개체 감지. 개체 감지는 이미지에서 개체를 식별하고 경계 상자가 있는 각 개체를 찾는 데 사용됩니다. 예를 들어 이미지에서 모든 개와 고양이를 찾아 각각 경계 상자를 그립니다.
ImageInstanceSegmentation: Image Instance Segmentation. 인스턴스 구분은 픽셀 수준에서 이미지의 개체를 식별하여 이미지의 각 개체 주위에 다각형을 그리는 데 사용됩니다.
TextClassification: 텍스트 분류(텍스트 태그 지정 또는 텍스트 분류라고도 함)는 텍스트를 범주로 정렬하는 프로세스입니다. 범주는 상호 배타적입니다.
TextClassificationMultilabel: 다중 레이블 분류 작업은 각 샘플을 대상 레이블 그룹(0개 이상)에 할당합니다.
TextNER: TextNER라고도 하는 엔터티 인식이라는 텍스트입니다. 명명된 엔터티 인식(NER)은 자유 형식 텍스트를 사용하고 사람, 위치, 조직 등과 같은 엔터티의 발생을 식별하는 기능입니다.

TriggerType에 대한 값을 정의합니다.
KnownTriggerType 은 TriggerType과 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

되풀이
Cron

UnderlyingResourceAction에 대한 값을 정의합니다.
KnownUnderlyingResourceAction 은 UnderlyingResourceAction과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Delete
분리

UnitOfMeasure에 대한 값을 정의합니다.
KnownUnitOfMeasure 는 UnitOfMeasure와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

OneHour

UsageUnit에 대한 값을 정의합니다.
KnownUsageUnit 은 UsageUnit과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

개수

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

UseStl에 대한 값을 정의합니다.
KnownUseStl 은 UseStl과 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

없음: stl 분해가 없습니다.
계절
SeasonTrend

VMPriceOSType에 대한 값을 정의합니다.
KnownVMPriceOSType 은 VMPriceOSType과 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Linux
Windows

VMTier에 대한 값을 정의합니다.
KnownVMTier 는 VMTier와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

Standard
LowPriority
자리

ValidationMetricType에 대한 값을 정의합니다.
KnownValidationMetricType 은 ValidationMetricType과 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

없음: 메트릭이 없습니다.
Coco: Coco 메트릭입니다.
Voc: Voc 메트릭입니다.
CocoVoc: CocoVoc 메트릭입니다.

ValueFormat에 대한 값을 정의합니다.
KnownValueFormat 은 ValueFormat과 서로 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

JSON

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

VmPriority에 대한 값을 정의합니다.
KnownVmPriority 는 VmPriority와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

전용
LowPriority

WeekDay의 값을 정의합니다.
KnownWeekDay 는 WeekDay와 교환하여 사용할 수 있습니다. 이 열거형에는 서비스에서 지원하는 알려진 값이 포함됩니다.

서비스에서 지원하는 알려진 값

월요일: 월요일 평일
화요일: 화요일 평일
수요일: 수요일 평일
목요일: 목요일 평일
금요일: 금요일 평일
토요일: 토요일 평일
일요일: 일요일 평일

만들기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

목록 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

createOrUpdate 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

진단 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

가져오기 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listByResourceGroupNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listByResourceGroup 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listBySubscriptionNext 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listBySubscription 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listKeys 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNotebookAccessToken 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listNotebookKeys 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listOutboundNetworkDependenciesEndpoints 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

listStorageAccountKeys 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

prepareNotebook 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

업데이트 작업에 대한 응답 데이터를 포함합니다.

서비스에서 허용하는 AllocationState 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ApplicationSharingPolicy 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 AutoRebuildSetting 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 자동 저장 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 BatchLoggingLevel 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 BatchOutputAction 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 BillingCurrency 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 BlockedTransformers 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 캐싱 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ClassificationModels 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ClassificationMultilabelPrimaryMetrics 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ClassificationPrimaryMetrics 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ClusterPurpose 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ComputeInstanceAuthorizationType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ComputeInstanceState 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ComputePowerAction 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ComputeType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ConnectionAuthType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ConnectionCategory 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ContainerType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 CreatedByType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 CredentialsType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 DataType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 DatastoreType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 DeploymentProvisioningState 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 DiagnoseResultLevel 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 DistributionType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 EarlyTerminationPolicyType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 EgressPublicNetworkAccessType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 EncryptionStatus 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 EndpointAuthMode 의 알려진 값입니다.

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서비스에서 허용하는 ForecastingModels 의 알려진 값입니다.

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서비스에서 허용하는 목표 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 IdentityConfigurationType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 InputDeliveryMode 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 InstanceSegmentationPrimaryMetrics 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 JobInputType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 JobLimitsType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 JobOutputType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 JobStatus 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 JobType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 KeyType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 LearningRateScheduler 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ListViewType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 LoadBalancerType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 LogVerbosity 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ManagedServiceIdentityType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ModelSize 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 MountAction 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 MountState 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 NCrossValidationsMode 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 알려진 네트워크 값입니다.

서비스에서 허용하는 NodeState 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ObjectDetectionPrimaryMetrics 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 OperatingSystemType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 OperationName 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 OperationStatus 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 OperationTrigger 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 OrderString 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 OsType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 OutputDeliveryMode 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 PrivateEndpointConnectionProvisioningState 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 PrivateEndpointServiceConnectionStatus 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ProvisioningState 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ProvisioningStatus 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 PublicNetworkAccess 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 PublicNetworkAccessType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 QuotaUnit 의 알려진 값입니다.

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서비스에서 허용하는 RecurrenceFrequency 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 ReferenceType 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 RegressionModels 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 RegressionPrimaryMetrics 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 RemoteLoginPortPublicAccess 의 알려진 값입니다.

서비스에서 허용하는 SamplingAlgorithmType 의 알려진 값입니다.

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반복기에서 마지막으로 .value 생성된 byPage 경우 는 나중에 해당 시점부터 페이징을 시작하는 데 사용할 수 있는 연속 토큰을 반환합니다.