تنفيذ تدفقات التعلم الآلي من Microsoft Azure في Azure Data Factory وSynapse Analytics
ينطبق على: Azure Data Factory
Azure Synapse Analytics
تلميح
جرب Data Factory في Microsoft Fabric، وهو حل تحليلي متكامل للمؤسسات. يغطي Microsoft Fabric كل شيء بدءا من حركة البيانات إلى علم البيانات والتحليلات في الوقت الحقيقي والمعلومات المهنية وإعداد التقارير. تعرف على كيفية بدء إصدار تجريبي جديد مجانا!
شغل تدفقات التعلم الآلي من Microsoft Azure كخطوة في Azure Data Factory وتدفقات Synapse Analytics. يتيح نشاط تدفق تنفيذ التعلم الآلي سيناريوهات التنبؤ بالدُفعة، مثل تحديد حالات التخلف عن السداد المحتملة للقرض، وتحديد التوجه، وتحليل أنماط سلوك العملاء.
ويعرض مقطع الفيديو أدناه مقدمة وشرح مدته ست دقائق لهذه الميزة.
إنشاء التعلم الآلي قم بتنفيذ نشاط خط التدفق باستخدام واجهة المستخدم
لاستخدام التعلم الآلي، تنفيذ نشاط خط التدفق في خط التدفق، أكمل الخطوات التالية:
ابحث عن في جزء pipeline Activities، واسحب نشاط تنفيذ تدفق التعلم الآلي إلى لوحة خطوط التدفق.
حدد نشاط تنفيذ تدفق التعلم الآلي الجديد على اللوحة القماشية إذا لم يكن محدداً بالفعل، وحدد علامة التبويب Settings لتحرير تفاصيله.
حدد خدمة مرتبطة موجودة بالفعل أو أنشئ خدمة التعلم الآلي مرتبطة، وقدم تفاصيل خط التدفق والتجربة وأي معلمات تدفق أو تعيينات مسار البيانات المطلوبة لخط التدفق.
بناء الجملة
{
"name": "Machine Learning Execute Pipeline",
"type": "AzureMLExecutePipeline",
"linkedServiceName": {
"referenceName": "AzureMLService",
"type": "LinkedServiceReference"
},
"typeProperties": {
"mlPipelineId": "machine learning pipeline ID",
"experimentName": "experimentName",
"mlPipelineParameters": {
"mlParameterName": "mlParameterValue"
}
}
}
خصائص النوع
الخاصية | الوصف | القيم المسموح بها | المطلوب |
---|---|---|---|
الاسم | اسم النشاط في المسار | السلسلة | نعم |
النوع | نوع النشاط هو 'AzureMLExecutePipeline' | السلسلة | نعم |
linkedServiceName | الخدمة المرتبطة بالتعلم الآلي منMicrosoft Azure | مرجع الخدمة المرتبطة | نعم |
mlPipelineId | معرف تدفق التعلم الآلي من Microsoft Azure المنشور | سلسلة (أو تعبير يستخدم resultType من النوع "سلسلة") | نعم |
experimentName | تشغيل اسم تجربة السجل لتشغيل تدفق التعلم الآلي | سلسلة (أو تعبير يستخدم resultType من النوع "سلسلة") | لا |
mlPipelineParameters | أزواج قيم المفتاح لتمريرها إلى نقطة النهاية تدفق التعلم الآلي من Microsoft Azure المنشور. ويجب أن تتطابق المفاتيح مع أسماء معلمات التدفق المحددة في تدفق التعلم الآلي من Microsoft Azure المنشور | كائن يستخدم أزواج قيمة المفتاح (أو تعبير يستخدم resultType من النوع "كائن") | لا |
mlParentRunId | المعرف الأصلي لعملية تشغيل تدفق التعلم الآلي من Microsoft Azure | سلسلة (أو تعبير يستخدم resultType من النوع "سلسلة") | لا |
dataPathAssignments | القاموس المستخدم لتغيير مسارات البيانات في التعلم الآلي من Microsoft Azure. ويمكنه تمكين تبديل مسارات البيانات | كائن يستخدم أزواج قيمة المفتاح | لا |
continueOnStepFailure | ما إذا كان سيتم الاستمرار في تنفيذ الخطوات الأخرى في تدفق التعلم الآلي في حالة فشل إحدى الخطوات | boolean | لا |
إشعار
يحتاج المستخدم لتعبئة عناصر القائمة المنسدلة في اسم ومعرف تدفق التعلم الآلي إلى الحصول على إذن لسرد تدفقات التعلم الآلي. وتستدعي واجهة المستخدم واجهات برمجة التطبيقات AzureMLService مباشرةً باستخدام بيانات اعتماد المستخدم الذي قام بتسجيل الدخول.
المحتوى ذو الصلة
راجع المقالات التالية التي تشرح كيفية تحويل البيانات بطرق أخرى:
الملاحظات
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
قريبًا: خلال عام 2024، سنتخلص تدريجيًا من GitHub Issues بوصفها آلية إرسال ملاحظات للمحتوى ونستبدلها بنظام ملاحظات جديد. لمزيد من المعلومات، راجعإرسال الملاحظات وعرضها المتعلقة بـ