TaskType type
Definiert Werte für TaskType.
KnownTaskType- austauschbar mit TaskType verwendet werden kann, enthält diese Enumeration die bekannten Werte, die der Dienst unterstützt.
Bekannte Werte, die vom Dienst unterstützt werden
Klassifikation: Klassifizierung in maschinellem Lernen und Statistiken ist ein überwachter Lernansatz, bei dem das Computerprogramm aus den darin gegebenen Daten lernt und neue Beobachtungen oder Klassifizierungen vorgibt.
Regressions-: Regression bedeutet, den Wert mithilfe der Eingabedaten vorherzusagen. Regressionsmodelle werden verwendet, um einen fortlaufenden Wert vorherzusagen.
Prognose: Prognose ist eine spezielle Art von Regressionsaufgabe, die sich mit Zeitreihendaten befasst und ein Prognosemodell erstellt, das verwendet werden kann, um die nahen zukünftigen Werte basierend auf den Eingaben vorherzusagen.
ImageClassification: Bildklassifizierung. Die Mehrklassen-Bildklassifizierung wird verwendet, wenn ein Bild nur mit einer einzelnen Beschriftung aus einer Reihe von Klassen klassifiziert wird , z. B. jedes Bild wird entweder als Bild einer "Katze" oder eines "Hundes" oder "Ente" klassifiziert.
ImageClassificationMultilabel: Bildklassifizierung Multilabel. Die Mehrbeschriftungsklassifizierung wird verwendet, wenn ein Bild eine oder mehrere Bezeichnungen aus einer Reihe von Bezeichnungen aufweisen könnte , z. B. kann ein Bild mit "Katze" und "Hund" gekennzeichnet werden.
ImageObjectDetection: Erkennung von Bildobjekten. Die Objekterkennung wird verwendet, um Objekte in einem Bild zu identifizieren und jedes Objekt mit einem umgebenden Feld zu finden, z. B. alle Hunde und Katzen in einem Bild zu finden und jeweils ein begrenzungsgebundenes Feld zu zeichnen.
ImageInstanceSegmentation: Segmentierung von Bildinstanzen. Die Instanzsegmentierung wird verwendet, um Objekte in einem Bild auf Pixelebene zu identifizieren und ein Polygon um jedes Objekt im Bild zu zeichnen.
TextClassification: Textklassifizierung (auch als Textmarkierung oder Textkategorisierung bezeichnet) ist der Prozess der Sortierung von Text in Kategorien.
Kategorien schließen sich gegenseitig aus.
TextClassificationMultilabel: Multibezeichnungsklassifizierungsaufgabe weist jedem Beispiel eine Gruppe (null oder mehr) von Zielbezeichnungen zu.
TextNER: Text Named Entity Recognition, auch bekannt als TextNER.
Named Entity Recognition (NER) ist die Möglichkeit, Freiformtext zu übernehmen und die Vorkommen von Entitäten wie Personen, Standorten, Organisationen und mehr zu identifizieren.
type TaskType = string