نموذج تدريب تكوين أنظمة المجموعات

توضح هذه المقالة مكونا في مصمم التعلم الآلي Azure.

استخدم هذا المكون لتدريب طراز نظام مجموعة.

يأخذ المكون طراز تجميع غير مدرب قمت بتكوينه مسبقا باستخدام مكون تجميع K-Means، ويدرب الطراز باستخدام مجموعة بيانات تحمل علامة أو غير المسماة. ينشئ المكون كلا من نموذج مدرب يمكنك استخدامه للتنبؤ ومجموعة من تعيينات المجموعة لكل حالة في بيانات التدريب.

ملاحظة

لا يمكن تدريب نموذج التجميع باستخدام مكون Train Model، وهو المكون العام لنماذج التعلم الآلي التدريبية. وذلك لأن Train Model يعمل فقط مع خوارزميات التعلم تحت إشراف. تسمح K- وخوارزميات التجميع الأخرى بالتعلم غير الخاضع للإشراف، مما يعني أن الخوارزمية يمكن أن تتعلم من البيانات غير المسماة.

كيفية استخدام نموذج تجميع التدريب

  1. أضف مكون Train Clustering Model إلى المسار الخاص بك في المصمم. يمكنك العثور على المكون ضمن مكونات التعلم الآلي، في فئة التدريب.

  2. أضف مكون K-Means Clustering أو مكون مخصص آخر يقوم بإنشاء نموذج تجميع متوافق وتعيين معلمات نموذج التجميع.

  3. إرفاق مجموعة بيانات تدريب إلى الإدخال الأيمن من نموذج تكوين أنظمة المجموعات.

  4. في مجموعة الأعمدة، حدد الأعمدة من مجموعة البيانات لاستخدامها في إنشاء مجموعات. تأكد من تحديد الأعمدة التي تصنع ميزات جيدة: على سبيل المثال، تجنب استخدام المعرفات أو الأعمدة الأخرى التي تحتوي على قيم فريدة أو أعمدة تحتوي على كافة القيم نفسها.

    إذا كانت التسمية متوفرة، يمكنك إما استخدامها كميزة، أو تركها خارج.

  5. حدد الخيار، أو تحقق من إلحاق أو ألغ تحديد النتيجة فقط، إذا كنت تريد إخراج بيانات التدريب مع تسمية المجموعة الجديدة.

    إذا قمت بإلغاء تحديد هذا الخيار، يتم إخراج تعيينات المجموعة فقط.

  6. أرسل المسار، أو انقر فوق مكون Train Clustering Model وحدد Run Selected.

النتائج

بعد اكتمال التدريب:

  • لحفظ لقطة للنموذج المدرب، حدد علامة التبويب Outputs في اللوحة اليمنى لمكون نموذج Train. حدد أيقونة مجموعة بيانات التسجيل لحفظ النموذج كمكوِّن قابل لإعادة الاستخدام.

  • لإنشاء درجات من النموذج، استخدم Assign Data to Clusters.

ملاحظة

إذا كنت بحاجة إلى نشر النموذج المدرب في المصمم، فتأكد من أن تعيين البيانات إلى المجموعات بدلاً من نموذج النقاط متصل بإدخال مكون Web Service Output في مسار الاستدلال.

الخطوات التالية

راجع مجموعة المكونات المتوفرة للتعلم الآلي من Azure.