Microsoft.ML Ad Alanı

Bu, önceden eğitilmiş bir AlexNet modeli kullanmak için ile birlikte DnnImageFeaturizerEstimator kullanılacak bir uzantı yöntemidir. Bu uzantıyı içeren NuGet'in ikili model dosyasını da içermesi garanti edilir.

eğitmenler ve değerlendiriciler gibi anomali algılama bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

Tarafından MLContext anomali algılama eğitmenlerinin örneklerini oluşturmak için kullanılan sınıf.

eğitmenler ve calibrators gibi ikili sınıflandırma bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

İkili sınıflandırma eğitmenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

tarafından MLContext ikili sınıflandırma calibrator'larının örneklerini oluşturmak için kullanılan sınıf.

Yüksek performanslı ikili biçimden nesneleri kaydetmek ve okumak IDataView için bileşenlerin örneklerini oluşturmak için DataOperationsCatalog için uzantı yöntemlerinin koleksiyonu.

Kategorik transformatör bileşenleri oluşturmak için TransformsCatalog.CategoricalTransforms uzantı yöntemlerinin toplanması.

eğitmenler gibi kümeleme bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

Tarafından MLContext kümeleme eğitmenlerinin örneklerini oluşturmak için kullanılan sınıf.

İkili vektör eşleme transformatörü bileşenlerinin anahtar örneklerini oluşturmak için TransformsCatalog için uzantı yöntemlerinin toplanması

Veri dönüştürme ve eşleme transformatör bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için TransformsCatalog için uzantı yöntemlerinin toplanması.

Kullanıcı tanımlı bire bir satır eşleme transformatör bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için için TransformsCatalog bir uzantı yöntemi içeren sınıf.

veritabanlarından okunacak uzantı yöntemlerinin DataOperationsCatalog koleksiyonu.

Bir veya daha fazla dosyadan veri yüklemek için kullanılan sınıf.

Veriler üzerinde çalışan, ancak model eğitim işlem hattının parçası olmayan bileşenler oluşturmak için kullanılan sınıf. Verileri yüklemek, kaydetmek, önbelleğe almak, filtrelemek, karıştırmak ve bölmek için bileşenler içerir.

Mantıksal veri satırı. Bir veya tek başına satırın IDataView satırı olabilir.

Bir öğesinin satırlarında IDataViewimleç yapmak için kullanılan sınıf.

veya IDataViewDataViewRowöğesinin şemasını temsil eder. Şema bir koleksiyonudur DataViewSchema.Column.

Bir DataViewSchema.Columnöğesinin şema ek açıklamaları.

derlemeye DataViewSchema.Annotationsyönelik işlemleri içeren sınıf.

derlemeye DataViewSchemayönelik işlemleri içeren sınıf.

Hata ayıklama için önizleme nesnelerinin örneklerini oluşturmak için kullanılan sınıf. Not: Bu sınıf ve tüm yöntemler üretim kodunda değil yalnızca hata ayıklama için kullanılmalıdır.

Model açıklanabilirlik bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için TransformsCatalog için uzantı yöntemlerinin koleksiyonu.

ML.NET için ana ad alanı. Uygulama ve işlem bağlamlarını, transformatör ve eğitmen kataloglarını ve veri görünümü işlemeye yönelik bileşenleri içerir.

Genişletilebilirlik amacıyla kullanılan tüm öznitelikler için temel öznitelik türü.

Eksik değer transformatör bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için TransformsCatalog için uzantı yöntemlerinin toplanması.

Alan algılayan faktörizasyon eğitmen bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için BinaryClassificationCatalog için uzantı yöntemlerinin toplanması.

Özellik seçimi transformatör bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için TransformsCatalog için uzantı yöntemlerinin toplanması.

tarafından MLContext tahmin bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için kullanılan sınıf.

Tarafından MLContext tahmin eğitmenlerinin örneklerini oluşturmak için kullanılan sınıf.

ML.NET için ana ad alanı. Uygulama ve işlem bağlamlarını, transformatör ve eğitmen kataloglarını ve veri görünümü işlemeye yönelik bileşenleri içerir.

Görüntü işleme transformatörü bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için TransformsCatalog için uzantı yöntemlerinin toplanması.

Birden çok sütunda çalışan transformatör bileşenleri için giriş ve çıkış sütun adlarını belirtir.

Çekirdek yöntemi özellik mühendisliği transformatör bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için TransformsCatalog için uzantı yöntemlerinin toplanması.

KMeans eğitmenlerinin örneklerini oluşturmak için ClusteringCatalog.ClusteringTrainers uzantı yöntemlerinin toplanması.

Tahmin aracı ve transformatör işlem hatlarının zincirlenmesine olanak sağlayan uzantı yöntemleri.

, , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersRankingCatalog.RankingTrainersve MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers katalogları için RegressionCatalog.RegressionTrainersuzantı yöntemlerinin koleksiyonu.

Log olayı için veriler sağlar.

MKL (Matematik Çekirdek Kitaplığı) eğitmeni ve dönüştürme bileşenleri oluşturmak için RegressionCatalog.RegressionTrainers, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersTransformsCatalog ve uzantı yöntemlerinin toplanması.

Tüm ML.NET işlemleri için ortak bağlam. Kullanıcı tarafından örneklendikten sonra veri hazırlama, özellik mühendisliği, eğitim, tahmin ve model değerlendirmesi için bileşenler oluşturmanın bir yolunu sağlar. Ayrıca günlüğe kaydetme, yürütme denetimi ve yinelenebilir rastgele sayılar ayarlama olanağı sağlar.

tarafından MLContext eğitilen modelleri kaydetmek ve yüklemek için kullanılan sınıf.

Modelleri bir depoya kaydetmek için kolaylık bağlam nesnesi, uygulayıcıları ICanSaveModeliçin.

eğitmenler gibi çok sınıflı sınıflandırma bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

tarafından MLContext çok sınıflı sınıflandırma eğitmenlerinin örneklerini oluşturmak için kullanılan sınıf.

Sayısal normalleştirme bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için TransformsCatalog için uzantı yöntemlerinin koleksiyonu.

ML.NET için ana ad alanı. Uygulama ve işlem bağlamlarını, transformatör ve eğitmen kataloglarını ve veri görünümü işlemeye yönelik bileşenleri içerir.

ML.NET için ana ad alanı. Uygulama ve işlem bağlamlarını, transformatör ve eğitmen kataloglarını ve veri görünümü işlemeye yönelik bileşenleri içerir.

Temel Bileşen Analizi (PCA) bileşenlerinin AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainersörneklerini oluşturmak için ve TransformsCatalog katalogları tarafından kullanılan uzantı yöntemlerinin koleksiyonu.

, ve RankingCatalog tarafından RegressionCatalogBinaryClassificationCatalogMulticlassClassificationCatalogpermütasyon özelliği önem bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için kullanılan uzantı yöntemlerinin koleksiyonu.

Daha önce eğitilmiş bir modelde (ve dönüşüm işlem hattı öncesinde) tek tahminde bulunma sınıfı.

Daha önce eğitilmiş bir modelde (ve önceki dönüştürme işlem hattında) tek tahminler yapmak için temel sınıf.

Şu seçeneklere yönelik seçenekler: PredictionEngine<TSrc,TDst>

eğitmenler ve değerlendiriciler gibi derecelendirme bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

Derecelendirme eğitmenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

Öneri eğitmenleri ve görevleri için merkezi katalog.

ML.NET için ana ad alanı. Uygulama ve işlem bağlamlarını, transformatör ve eğitmen kataloglarını ve veri görünümü işlemeye yönelik bileşenleri içerir.

ML.NET için ana ad alanı. Uygulama ve işlem bağlamlarını, transformatör ve eğitmen kataloglarını ve veri görünümü işlemeye yönelik bileşenleri içerir.

eğitmenler ve değerlendiriciler gibi regresyon bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

Regresyon eğitmenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

Bu, önceden eğitilmiş bir ResNet101 modeli kullanmak için ile birlikte DnnImageFeaturizerEstimator kullanılacak bir uzantı yöntemidir. Bu uzantıyı içeren NuGet'in ikili model dosyasını da içermesi garanti edilir.

Bu, önceden eğitilmiş bir ResNet18 modeli kullanmak için ile birlikte DnnImageFeaturizerEstimator kullanılacak bir uzantı yöntemidir. Bu uzantıyı içeren NuGet'in ikili model dosyasını da içermesi garanti edilir.

Bu, önceden eğitilmiş bir ResNet50 modeli kullanmak için ile birlikte DnnImageFeaturizerEstimator kullanılacak bir uzantı yöntemidir. Bu uzantıyı içeren NuGet'in ikili model dosyasını da içermesi garanti edilir.

Gelen şemaya yönelik bir 'gereksinimler' kümesinin yanı sıra giden şemanın 'promises' kümesi. Bu, sütunların yalnızca bir alt kümesi olduğundan ve ayrıca vektörler ve anahtarlar için tam DataViewType'lar belirtmediğinden, uygun DataViewSchemadeğerinden daha rahattır.

Eğitmen bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için RegressionCatalog.RegressionTrainers, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersve MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers uzantı yöntemlerinin toplanması.

TensorFlowTransformer aşağıdaki iki senaryoda kullanılır.

1. Önceden eğitilmiş TensorFlow modeliyle puanlama: Bu modda dönüşüm, önceden eğitilmiş bir Tensorflow modelinden gizli katmanların değerlerini ayıklar ve çıkışları ML.Net işlem hattında özellik olarak kullanır.
2. TensorFlow modelinin yeniden eğitilmesi: Bu modda dönüşüm, ML.Net işlem hattından geçirilen kullanıcı verilerini kullanarak bir TensorFlow modelini yeniden eğiter. Model eğitildikten sonra çıkışlar puanlama özellikleri olarak kullanılabilir.

için uzantı yöntemlerinin TransformsCatalogkoleksiyonu.

csv ve tsv gibi sınırlandırılmış metin dosyalarından okumak için DataOperationsCatalog uzantı yöntemlerinin koleksiyonu.

ML.NET için ana ad alanı. Uygulama ve işlem bağlamlarını, transformatör ve eğitmen kataloglarını ve veri görünümü işlemeye yönelik bileşenleri içerir.

Eğitmen katalogları için temel sınıf.

alt sınıfları Microsoft.ML.TrainContext küçük "uzantı yöntemi" kancalanabilir nesneleri (örneğin, gibi Trainers) sağlar. Kullanıcı kodu yalnızca uzantı yöntemlerini çağırarak bu nesnelerle etkileşim kurar. Gerçek bileşen kodu, ortam gibi bu nesneden daha fazla "gizli" bilgi almak için çalışabilir Microsoft.ML.Data.CatalogUtils .

Çapraz doğrulama çalıştırmanın sonuçları.

Bir eğitmenin özellikleri. Her eğitmenin Info özelliği aracılığıyla kullanıma sunuldu.

Sütunları işleyen dönüştürme bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için TransformsCatalog için uzantı yöntemlerinin koleksiyonu.

dönüştürme bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

Kategorik veri dönüştürme bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

türü dönüştürme veri dönüştürme bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

tarafından özellik seçimi dönüştürme bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için kullanılan MLContext sınıf.

Metin veri dönüştürme bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için tarafından MLContext kullanılan sınıf.

Karar ağacı eğitmenlerinin ve özellik oluşturucularının örneklerini oluşturmak için , BinaryClassificationCatalogMulticlassClassificationCatalog, , TransformsCatalogRankingCatalogve tarafından RegressionCatalogkullanılan uzantı yöntemlerinin koleksiyonu.

ImageClassification eğitmen bileşenlerinin örneklerini oluşturmak için MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers için uzantı yöntemlerinin koleksiyonu.

Eğitim ve test kümesi için bir çift veri kümesi.

Bu sınıf, belirli bir şemadaki bir sütunu açıklar.

Bu sınıf, belirli DataViewSchemabir öğesine ek olmadan veri görünümünün bir sütununun şemasını temsil eder.

ML.NET için ana ad alanı. Uygulama ve işlem bağlamlarını, transformatör ve eğitmen kataloglarını ve veri görünümü işlemeye yönelik bileşenleri içerir.

Modeli depoya kaydetmek için. Uygulayan ICanSaveModel sınıflar açık bir uygulamasını yapmalıdır Save(ModelSaveContext). Bir temel sınıftan devralan ICanSaveModel sınıflar, varsa, bu temel sınıfta tarafından Save(ModelSaveContext) çağrılan işlevin üzerine yazmalıdır.

'Veri yükleyicisi' belirli bir tür giriş alır ve bunu öğesine IDataViewdönüştürür.

Bazen bir IDataLoader<TSource>'sığdırmak' gerekir. DataLoader tahmin aracı bunu sağlayan nesnedir.

Sorgu İşleçlerinin (Dönüşümler) girişi ve çıkışı. Bu, LINQ için ile karşılaştırılabilir IEnumerable<T> temel veri işlem hattı türüdür.

Tahmin aracı (Spark terminolojisinde) bir 'eğitilmemiş transformatör'dür. Transformatör üretmek için verilere 'uyması' gerekir. Ayrıca transformatörler gibi 'şema yayma' sağlar, ancak yerine DataViewSchemaüzerindedirSchemaShape.

Verileri alana göre dönüştürebilen tüm transformatörler Microsoft.ML.IPredictor için bir arabirim. Bu arabirimin uygulamalarının özellik sütunu yoktur veya birden fazla özellik sütunu vardır ve ML.Net tranformer'ın çoğu tarafından uygulanan öğesini uygulayamaz ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>.

ISingleFeaturePredictionTransformer, ve türünün FeatureColumnTypeadını FeatureColumnName içerir. Bu arabirimin uygulamaları, bir girişin IDataView verilerini Transform(IDataView)

Transformatör, verileri dönüştüren bir bileşendir. 'Şemayı dönüştürdükten sonra bu şemaya sahip veriler nasıl görünecek?' sorusunu yanıtlamak için 'şema yaymayı' da destekler.

ML.NET için ana ad alanı. Uygulama ve işlem bağlamlarını, transformatör ve eğitmen kataloglarını ve veri görünümü işlemeye yönelik bileşenleri içerir.

Değer almak için temsilci türü. Bu, veya DataViewRowCursoriçindeki DataViewRow verilere verimli erişim için kullanılabilir.