Jobs - Create Or Update

Dienst:

Machine Learning

API-Version:

2025-12-01

Erstellt einen Job und führt ihn aus. Im Aktualisierungsfall ersetzen die Tags in der übergebenen Definition die Tags im vorhandenen Auftrag.
Erstellt einen Job und führt ihn aus. Im Aktualisierungsfall ersetzen die Tags in der übergebenen Definition die Tags im vorhandenen Auftrag.

PUT https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspaceName}/jobs/{id}?api-version=2025-12-01

URI-Parameter

Name	In	Erforderlich	Typ	Beschreibung
id	path	True	string	Der Name und der Bezeichner für den Auftrag. Bei dieser Groß-/Kleinschreibung wird die Groß-/Kleinschreibung beachtet.
resourceGroupName	path	True	string minLength: 1 maxLength: 90	Der Name der Ressourcengruppe. Bei dem Namen wird die Groß-/Kleinschreibung nicht beachtet.
subscriptionId	path	True	string minLength: 1	Die ID des Zielabonnements.
workspaceName	path	True	string pattern: ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9_-]{2,32}$	Name des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
api-version	query	True	string minLength: 1	Die API-Version, die für diesen Vorgang verwendet werden soll.

Anforderungstext

Name	Erforderlich	Typ	Beschreibung
properties	True	JobBaseProperties: AutoMLJob CommandJob PipelineJob SparkJob SweepJob	[Erforderlich] Zusätzliche Attribute der Entität.

Antworten

Name	Typ	Beschreibung
200 OK	JobBase	Die Aktualisierung der Ressource 'JobBase' war erfolgreich
201 Created	JobBase	Die Erstellungsoperation der Ressource 'JobBase' war erfolgreich
Other Status Codes	ErrorResponse	Unerwartete Fehlerantwort.

Sicherheit

azure_auth

Azure Active Directory OAuth2-Fluss.

Typ: oauth2
Ablauf: implicit
Autorisierungs-URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/authorize

Bereiche

Name	Beschreibung
user_impersonation	Identitätswechsel ihres Benutzerkontos

Beispiele

CreateOrUpdate AutoML Job.

CreateOrUpdate Command Job.

CreateOrUpdate Pipeline Job.

CreateOrUpdate Sweep Job.

CreateOrUpdate AutoML Job.

Beispielanforderung

HTTP

PUT https://management.azure.com/subscriptions/00000000-1111-2222-3333-444444444444/resourceGroups/test-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/my-aml-workspace/jobs/string?api-version=2025-12-01

{
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "string": "string"
    },
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "AMLToken"
    },
    "isArchived": false,
    "jobType": "AutoML",
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "ReadWriteMount",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": 1,
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "string": {
          "9bec0ab0-c62f-4fa9-a97c-7b24bbcc90ad": null
        }
      }
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        }
      }
    },
    "tags": {
      "string": "string"
    },
    "taskDetails": {
      "limitSettings": {
        "maxTrials": 2
      },
      "modelSettings": {
        "validationCropSize": 2
      },
      "searchSpace": [
        {
          "validationCropSize": "choice(2, 360)"
        }
      ],
      "targetColumnName": "string",
      "taskType": "ImageClassification",
      "trainingData": {
        "jobInputType": "mltable",
        "uri": "string"
      }
    }
  }
}

Beispiel für eine Antwort

Statuscode:

200

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "string": "string"
    },
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "AMLToken"
    },
    "isArchived": false,
    "jobType": "AutoML",
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "ReadWriteMount",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": 1,
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "string": {
          "9bec0ab0-c62f-4fa9-a97c-7b24bbcc90ad": null
        }
      }
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "status": "Scheduled",
    "tags": {
      "string": "string"
    },
    "taskDetails": {
      "limitSettings": {
        "maxTrials": 2
      },
      "modelSettings": {
        "validationCropSize": 2
      },
      "searchSpace": [
        {
          "validationCropSize": "choice(2, 360)"
        }
      ],
      "targetColumnName": "string",
      "taskType": "ImageClassification",
      "trainingData": {
        "jobInputType": "mltable",
        "uri": "string"
      }
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "ManagedIdentity"
  }
}

Statuscode:

201

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "string": "string"
    },
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "AMLToken"
    },
    "isArchived": false,
    "jobType": "AutoML",
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "ReadWriteMount",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": 1,
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "string": {
          "9bec0ab0-c62f-4fa9-a97c-7b24bbcc90ad": null
        }
      }
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "status": "Scheduled",
    "tags": {
      "string": "string"
    },
    "taskDetails": {
      "limitSettings": {
        "maxTrials": 2
      },
      "modelSettings": {
        "validationCropSize": 2
      },
      "searchSpace": [
        {
          "validationCropSize": "choice(2, 360)"
        }
      ],
      "targetColumnName": "string",
      "taskType": "ImageClassification",
      "trainingData": {
        "jobInputType": "mltable",
        "uri": "string"
      }
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "ManagedIdentity"
  }
}

CreateOrUpdate Command Job.

Beispielanforderung

HTTP

PUT https://management.azure.com/subscriptions/00000000-1111-2222-3333-444444444444/resourceGroups/test-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/my-aml-workspace/jobs/string?api-version=2025-12-01

{
  "properties": {
    "description": "string",
    "codeId": "string",
    "command": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "distribution": {
      "distributionType": "TensorFlow",
      "parameterServerCount": 1,
      "workerCount": 1
    },
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "string": "string"
    },
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "AMLToken"
    },
    "inputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobInputType": "literal",
        "value": "string"
      }
    },
    "jobType": "Command",
    "limits": {
      "jobLimitsType": "Command",
      "timeout": "PT5M"
    },
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "ReadWriteMount",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": 1,
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "string": {
          "e6b6493e-7d5e-4db3-be1e-306ec641327e": null
        }
      }
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        }
      }
    },
    "tags": {
      "string": "string"
    }
  }
}

Beispiel für eine Antwort

Statuscode:

200

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "codeId": "string",
    "command": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "distribution": {
      "distributionType": "TensorFlow",
      "parameterServerCount": 1,
      "workerCount": 1
    },
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "string": "string"
    },
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "AMLToken"
    },
    "inputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobInputType": "literal",
        "value": "string"
      }
    },
    "jobType": "Command",
    "limits": {
      "jobLimitsType": "Command",
      "timeout": "PT5M"
    },
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "ReadWriteMount",
        "uri": "string"
      }
    },
    "parameters": {
      "string": "string"
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": 1,
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "string": {
          "a0847709-f5aa-4561-8ba5-d915d403fdcf": null
        }
      }
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "status": "NotStarted",
    "tags": {
      "string": "string"
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "User"
  }
}

Statuscode:

201

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "codeId": "string",
    "command": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "distribution": {
      "distributionType": "TensorFlow",
      "parameterServerCount": 1,
      "workerCount": 1
    },
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "string": "string"
    },
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "AMLToken"
    },
    "inputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobInputType": "literal",
        "value": "string"
      }
    },
    "jobType": "Command",
    "limits": {
      "jobLimitsType": "Command",
      "timeout": "PT5M"
    },
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "ReadWriteMount",
        "uri": "string"
      }
    },
    "parameters": {
      "string": "string"
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": 1,
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "string": {
          "b8163d40-c351-43d6-8a34-d0cd895b8a5a": null
        }
      }
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "status": "NotStarted",
    "tags": {
      "string": "string"
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "User"
  }
}

CreateOrUpdate Pipeline Job.

Beispielanforderung

HTTP

PUT https://management.azure.com/subscriptions/00000000-1111-2222-3333-444444444444/resourceGroups/test-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/my-aml-workspace/jobs/string?api-version=2025-12-01

{
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "experimentName": "string",
    "inputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobInputType": "literal",
        "value": "string"
      }
    },
    "jobType": "Pipeline",
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "Upload",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        }
      }
    },
    "settings": {},
    "tags": {
      "string": "string"
    }
  }
}

Beispiel für eine Antwort

Statuscode:

200

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "experimentName": "string",
    "inputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobInputType": "literal",
        "value": "string"
      }
    },
    "jobType": "Pipeline",
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "Upload",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "settings": {},
    "status": "NotStarted",
    "tags": {
      "string": "string"
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "User"
  }
}

Statuscode:

201

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "experimentName": "string",
    "inputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobInputType": "literal",
        "value": "string"
      }
    },
    "jobType": "Pipeline",
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "Upload",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "settings": {},
    "status": "NotStarted",
    "tags": {
      "string": "string"
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "User"
  }
}

CreateOrUpdate Sweep Job.

Beispielanforderung

HTTP

PUT https://management.azure.com/subscriptions/00000000-1111-2222-3333-444444444444/resourceGroups/test-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/my-aml-workspace/jobs/string?api-version=2025-12-01

{
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": 1,
      "evaluationInterval": 1,
      "policyType": "MedianStopping"
    },
    "experimentName": "string",
    "jobType": "Sweep",
    "limits": {
      "jobLimitsType": "Sweep",
      "maxConcurrentTrials": 1,
      "maxTotalTrials": 1,
      "trialTimeout": "PT1S"
    },
    "objective": {
      "goal": "Minimize",
      "primaryMetric": "string"
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "samplingAlgorithm": {
      "samplingAlgorithmType": "Grid"
    },
    "searchSpace": {
      "string": {}
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        }
      }
    },
    "tags": {
      "string": "string"
    },
    "trial": {
      "codeId": "string",
      "command": "string",
      "distribution": {
        "distributionType": "Mpi",
        "processCountPerInstance": 1
      },
      "environmentId": "string",
      "environmentVariables": {
        "string": "string"
      },
      "resources": {
        "instanceCount": 1,
        "instanceType": "string",
        "properties": {
          "string": {
            "e6b6493e-7d5e-4db3-be1e-306ec641327e": null
          }
        }
      }
    }
  }
}

Beispiel für eine Antwort

Statuscode:

200

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": 1,
      "evaluationInterval": 1,
      "policyType": "MedianStopping"
    },
    "experimentName": "string",
    "jobType": "Sweep",
    "limits": {
      "jobLimitsType": "Sweep",
      "maxConcurrentTrials": 1,
      "maxTotalTrials": 1,
      "trialTimeout": "PT1S"
    },
    "objective": {
      "goal": "Minimize",
      "primaryMetric": "string"
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "samplingAlgorithm": {
      "samplingAlgorithmType": "Grid"
    },
    "searchSpace": {
      "string": {}
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "status": "NotStarted",
    "tags": {
      "string": "string"
    },
    "trial": {
      "codeId": "string",
      "command": "string",
      "distribution": {
        "distributionType": "Mpi",
        "processCountPerInstance": 1
      },
      "environmentId": "string",
      "environmentVariables": {
        "string": "string"
      },
      "resources": {
        "instanceCount": 1,
        "instanceType": "string",
        "properties": {
          "string": {
            "e6b6493e-7d5e-4db3-be1e-306ec641327e": null
          }
        }
      }
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "User"
  }
}

Statuscode:

201

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": 1,
      "evaluationInterval": 1,
      "policyType": "MedianStopping"
    },
    "experimentName": "string",
    "jobType": "Sweep",
    "limits": {
      "jobLimitsType": "Sweep",
      "maxConcurrentTrials": 1,
      "maxTotalTrials": 1,
      "trialTimeout": "PT1S"
    },
    "objective": {
      "goal": "Minimize",
      "primaryMetric": "string"
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "samplingAlgorithm": {
      "samplingAlgorithmType": "Grid"
    },
    "searchSpace": {
      "string": {}
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "status": "NotStarted",
    "tags": {
      "string": "string"
    },
    "trial": {
      "codeId": "string",
      "command": "string",
      "distribution": {
        "distributionType": "Mpi",
        "processCountPerInstance": 1
      },
      "environmentId": "string",
      "environmentVariables": {
        "string": "string"
      },
      "resources": {
        "instanceCount": 1,
        "instanceType": "string",
        "properties": {
          "string": {
            "e6b6493e-7d5e-4db3-be1e-306ec641327e": null
          }
        }
      }
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "User"
  }
}

Definitionen

Name	Beschreibung
AllNodes	Alle Knoten bedeutet, dass der Dienst auf allen Knoten des Auftrags ausgeführt wird
AmlToken	Konfiguration der AML-Token-Identität.
AutoForecastHorizon	Prognosehorizont, der automatisch vom System bestimmt wird.
AutoMLJob	AutoMLJob-Klasse. Verwenden Sie diese Klasse zum Ausführen von AutoML-Aufgaben wie Klassifizierung/Regression usw. Unter TaskType-Enumeration finden Sie alle unterstützten Aufgaben.
AutoNCrossValidations	N-Cross-Validierungen werden automatisch ermittelt.
AutoSeasonality
AutoTargetLags
AutoTargetRollingWindowSize	Das automatisch ermittelte rollierende Fenster des Ziels verzögert sich.
AzureDevOpsWebhook	Webhookdetails speziell für Azure DevOps
BanditPolicy	Definiert eine Richtlinie für die vorzeitige Beendigung basierend auf Slack-Kriterien sowie eine Häufigkeit und ein Verzögerungsintervall für die Auswertung
BayesianSamplingAlgorithm	Definiert einen Sampling-Algorithmus, der Werte basierend auf vorherigen Werten generiert
BlockedTransformers	Enumeration für alle Klassifizierungsmodelle, die von AutoML unterstützt werden.
Classification	Klassifizierungsaufgabe in der vertikalen AutoML-Tabelle.
ClassificationModels	Enumeration für alle Klassifizierungsmodelle, die von AutoML unterstützt werden.
ClassificationMultilabelPrimaryMetrics	Primäre Metriken für Klassifizierungsaufgaben mit mehreren Bezeichnungen.
ClassificationPrimaryMetrics	Primäre Metriken für Klassifizierungsaufgaben.
ClassificationTrainingSettings	Konfiguration im Zusammenhang mit der Klassifizierungsschulung.
CommandJob	Definition des Befehlsauftrags.
CommandJobLimits	Befehl Job Limit-Klasse.
createdByType	Der Identitätstyp, der die Ressource erstellt hat.
CustomForecastHorizon	Der gewünschte maximale Prognosehorizont in Einheiten der Zeitreihenhäufigkeit.
CustomModelJobInput
CustomModelJobOutput
CustomNCrossValidations	N-Cross-Validierungen werden vom Benutzer angegeben.
CustomSeasonality
CustomTargetLags
CustomTargetRollingWindowSize
DistributionType	Enumeration, um den Auftragsverteilungstyp zu bestimmen.
EarlyTerminationPolicyType
EmailNotificationEnableType	Enumeration, um den Typ der E-Mail-Benachrichtigung zu bestimmen.
ErrorAdditionalInfo	Der Ressourcenverwaltungsfehler zusätzliche Informationen.
ErrorDetail	Das Fehlerdetails.
ErrorResponse	Fehlerantwort
FeatureLags	Flag zum Generieren von Verzögerungen für die numerischen Features.
FeaturizationMode	Featurisierungsmodus : Der Benutzer kann den Standardmodus "Auto" beibehalten, und AutoML übernimmt die erforderliche Transformation der Daten in der Featurisierungsphase. Wenn "Aus" ausgewählt ist, wird keine Featurierung durchgeführt. Wenn "Benutzerdefiniert" ausgewählt ist, können Benutzer zusätzliche Eingaben angeben, um anzupassen, wie die Reifung erfolgt.
ForecastHorizonMode	Enumeration, um den Auswahlmodus für den Prognosehorizont zu bestimmen.
Forecasting	Prognoseaufgabe in der vertikalen AutoML-Tabelle.
ForecastingModels	Enumeration für alle Prognosemodelle, die von AutoML unterstützt werden.
ForecastingPrimaryMetrics	Primäre Metriken für die Prognoseaufgabe.
ForecastingSettings	Prognose spezifischer Parameter.
ForecastingTrainingSettings	Prognose Konfiguration im Zusammenhang mit der Schulung.
Goal	Definiert unterstützte Metrikziele für die Hyperparameteroptimierung
GridSamplingAlgorithm	Definiert einen Sampling-Algorithmus, der jede Wertekombination im Raum erschöpfend generiert
IdentityConfigurationType	Enumeration zum Bestimmen des Identitätsframeworks.
ImageClassification	Bildklassifizierung. Die Bildklassifizierung mit mehreren Klassen wird verwendet, wenn ein Bild mit nur einer einzigen Beschriftung aus einer Reihe von Klassen klassifiziert wird - z. B. wird jedes Bild entweder als Bild einer "Katze" oder eines "Hundes" oder einer "Ente" klassifiziert.
ImageClassificationMultilabel	Bildklassifizierung mit mehreren Etiketten. Die Bildklassifizierung mit mehreren Beschriftungen wird verwendet, wenn ein Bild eine oder mehrere Beschriftungen aus einem Satz von Beschriftungen haben kann - z. B. kann ein Bild sowohl mit "Katze" als auch mit "Hund" beschriftet sein.
ImageInstanceSegmentation	Segmentierung von Bildinstanzen. Die Instanzsegmentierung wird verwendet, um Objekte in einem Bild auf Pixelebene zu identifizieren, indem ein Polygon um jedes Objekt im Bild gezeichnet wird.
ImageLimitSettings	Beschränken Sie die Einstellungen für den AutoML-Auftrag.
ImageModelDistributionSettingsClassification	Verteilungsausdrücke zum Bewegen von Werten von Modelleinstellungen. <Beispiel> Einige Beispiele sind: ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')"; LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)"; LayersToFreeze = "choice(0, 2)"; ```</example> For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters For more information on the available settings please visit the official documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
ImageModelDistributionSettingsObjectDetection	Verteilungsausdrücke zum Bewegen von Werten von Modelleinstellungen. <Beispiel> Einige Beispiele sind: ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')"; LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)"; LayersToFreeze = "choice(0, 2)"; ```</example> For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters For more information on the available settings please visit the official documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
ImageModelSettingsClassification	Einstellungen, die für die Schulung des Modells verwendet werden. Weitere Informationen zu den verfügbaren Einstellungen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
ImageModelSettingsObjectDetection	Einstellungen, die für die Schulung des Modells verwendet werden. Weitere Informationen zu den verfügbaren Einstellungen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
ImageObjectDetection	Erkennung von Bildobjekten. Die Objekterkennung wird verwendet, um Objekte in einem Bild zu identifizieren und jedes Objekt mit einem Begrenzungsrahmen zu lokalisieren, z. B. alle Hunde und Katzen in einem Bild zu lokalisieren und einen Begrenzungsrahmen um jedes Objekt zu zeichnen.
ImageSweepSettings	Modellüberräumung und hyperparameterbezogene Einstellungen.
InputDeliveryMode	Enumeration, um den Übermittlungsmodus für Eingabedaten zu bestimmen.
InstanceSegmentationPrimaryMetrics	Primäre Metriken für InstanceSegmentation-Aufgaben.
JobBase	Ressourcenumschlag für Azure Resource Manager.
JobInputType	Enumeration, um den Auftragseingabetyp zu bestimmen.
JobLimitsType
JobOutputType	Enumeration, um den Auftragsausgabetyp zu bestimmen.
JobResourceConfiguration
JobService	Definition des Auftragsendpunkts
JobStatus	Der Status eines Auftrags.
JobTier	Aufzählung, um die Auftragsebene zu bestimmen.
JobType	Enumeration, um den Typ des Auftrags zu bestimmen.
LearningRateScheduler	Lernratenplaner enum.
LiteralJobInput	Literaler Eingabetyp.
LogVerbosity	Enumeration zum Festlegen der Ausführlichkeit des Protokolls.
ManagedIdentity	Konfiguration der verwalteten Identität.
MedianStoppingPolicy	Definiert eine Richtlinie für die vorzeitige Beendigung basierend auf den laufenden Durchschnitten der primären Metrik aller Ausführungen
MLFlowModelJobInput
MLFlowModelJobOutput
MLTableJobInput
MLTableJobOutput
ModelSize	Größe des Bildmodells.
Mpi	Konfiguration der MPI-Verteilung.
NCrossValidationsMode	Bestimmt, wie der Wert von N-Kreuz-Validierungen bestimmt wird.
NlpVerticalFeaturizationSettings
NlpVerticalLimitSettings	Einschränkungen bei der Auftragsausführung.
NodesValueType	Die aufgezählten Typen für den Knotenwert
NotificationSetting	Konfiguration für die Benachrichtigung.
ObjectDetectionPrimaryMetrics	Primäre Metriken für die Aufgabe Image ObjectDetection.
Objective	Ziel der Optimierung.
OutputDeliveryMode	Enumerationen des Ausgabedatenbereitstellungsmodus.
PipelineJob	Pipeline-Auftragsdefinition: Definiert generische MFE-Attribute.
PyTorch	Konfiguration der PyTorch-Verteilung.
QueueSettings
RandomSamplingAlgorithm	Definiert einen Sampling-Algorithmus, der Werte nach dem Zufallsprinzip generiert
RandomSamplingAlgorithmRule	Der spezifische Typ des Zufallsalgorithmus
Regression	Regressionsaufgabe in der vertikalen AutoML-Tabelle.
RegressionModels	Enumeration für alle Regressionsmodelle, die von AutoML unterstützt werden.
RegressionPrimaryMetrics	Primäre Metriken für die Regressionsaufgabe.
RegressionTrainingSettings	Konfiguration im Zusammenhang mit dem Regressionstraining.
SamplingAlgorithmType
SeasonalityMode	Prognose des saisonalen Modus.
ShortSeriesHandlingConfiguration	Der Parameter, der definiert, wie AutoML kurze Zeitreihen verarbeiten soll.
SparkJob	Definition des Spark-Auftrags.
SparkJobEntryType
SparkJobPythonEntry
SparkJobScalaEntry
SparkResourceConfiguration
StackEnsembleSettings	Erweitert die Einstellung zum Anpassen der StackEnsemble-Ausführung.
StackMetaLearnerType	Der Meta-Learner ist ein Modell, das auf den Ausgaben der einzelnen heterogenen Modelle trainiert ist.\r\nStandard-Meta-Learner sind LogisticRegression für Klassifikationsaufgaben (oder LogisticRegressionCV, falls Kreuzvalidierung aktiviert ist) und ElasticNet für Regressions-/Prognoseaufgaben (oder ElasticNetCV, falls Crossvalidierung aktiviert ist).\r\nDieser Parameter kann einer der folgenden Strings sein: LogisticRegression, LogisticRegressionCV, LightGBMClassifier, ElasticNet, ElasticNetCV, LightGBMRegressor oder LinearRegression
StochasticOptimizer	Stochastik-Optimierer für Bildmodelle.
SweepJob	Definition des Sweep-Auftrags.
SweepJobLimits	Sweep Job Limit-Klasse.
systemData	Metadaten zur Erstellung und letzten Änderung der Ressource.
TableVerticalFeaturizationSettings	Konfiguration der Featurisierung.
TableVerticalLimitSettings	Einschränkungen bei der Auftragsausführung.
TargetAggregationFunction	Zielaggregatfunktion.
TargetLagsMode	Ziel verzögert die Auswahlmodi.
TargetRollingWindowSizeMode	Zielgrößenmodus für rollierende Fenster.
TaskType	AutoMLJob-Aufgabentyp.
TensorFlow	Konfiguration der TensorFlow-Verteilung.
TextClassification	Aufgabe zur Textklassifizierung in der vertikalen AutoML NLP-Abteilung. NLP - Verarbeitung natürlicher Sprache.
TextClassificationMultilabel	Textklassifizierung Multilabel-Aufgabe in AutoML NLP vertikal. NLP - Verarbeitung natürlicher Sprache.
TextNer	Text-NER Aufgabe in der AutoML NLP-Vertikale. NER - Erkennung benannter Entitäten. NLP - Verarbeitung natürlicher Sprache.
TrialComponent	Definition der Testkomponente.
TritonModelJobInput
TritonModelJobOutput
TruncationSelectionPolicy	Definiert eine Richtlinie für vorzeitige Beendigung, die einen bestimmten Prozentsatz der Ausführungen in jedem Auswertungsintervall abbricht.
UriFileJobInput
UriFileJobOutput
UriFolderJobInput
UriFolderJobOutput
UserIdentity	Konfiguration der Benutzeridentität.
UseStl	Konfigurieren sie die STL-Analyse der Zielspalte der Zeitreihe.
ValidationMetricType	Methode zur Berechnung der Metrik, die für Validierungsmetriken in Bildaufgaben verwendet werden soll.
WebhookType	Enum, um den Webhook-Rückrufdiensttyp zu bestimmen.

AllNodes

Objekt

Alle Knoten bedeutet, dass der Dienst auf allen Knoten des Auftrags ausgeführt wird

Name	Typ	Beschreibung
nodesValueType	string: All	[Erforderlich] Typ des Knotenwerts

AmlToken

Objekt

Konfiguration der AML-Token-Identität.

Name	Typ	Beschreibung
identityType	string: AMLToken	[Erforderlich] Gibt den Typ des Identitätsframeworks an.

AutoForecastHorizon

Objekt

Prognosehorizont, der automatisch vom System bestimmt wird.

Name	Typ	Beschreibung
mode	string: Auto	[Erforderlich] Legen Sie den Auswahlmodus für den Prognosehorizont fest.

AutoMLJob

Objekt

AutoMLJob-Klasse. Verwenden Sie diese Klasse zum Ausführen von AutoML-Aufgaben wie Klassifizierung/Regression usw. Unter TaskType-Enumeration finden Sie alle unterstützten Aufgaben.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
componentId	string		ARM-Ressourcen-ID der Komponentenressource.
computeId	string		ARM-Ressourcen-ID der Computeressource.
description	string		Der Text der Objektbeschreibung.
displayName	string		Anzeigename des Auftrags.
environmentId	string		Die ARM-Ressourcen-ID der Umgebungsspezifikation für den Auftrag. Dies ist optionaler Wert, der bei Ausführung des Auftrags bei der Ausführung des Auftrags standardmäßig autoML für die Produktions-AutoML-zusammengestellte Umgebungsversion bereitstellt.
environmentVariables	object		Umgebungsvariablen, die im Auftrag enthalten sind.
experimentName	string	Default	Der Name des Experiments, zu dem der Auftrag gehört. Wenn nicht festgelegt, wird der Auftrag im Experiment "Standard" platziert.
identity	IdentityConfiguration: AmlToken ManagedIdentity UserIdentity		Identitätskonfiguration. Wenn festgelegt, sollte dies eine von AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity oder NULL sein. Der Standardwert ist AmlToken, wenn null.
isArchived	boolean	False	Ist die Ressource archiviert?
jobType	string: AutoML		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
notificationSetting	NotificationSetting		Benachrichtigungseinstellung für den Auftrag
outputs	object		Zuordnung von Ausgabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.
properties	object		Das Objekteigenschaftenverzeichnis.
queueSettings	QueueSettings		Warteschlangeneinstellungen für den Auftrag
resources	JobResourceConfiguration		Berechnen der Ressourcenkonfiguration für den Auftrag.
services	<string,  JobService>		Liste der JobEndpoints. Für lokale Aufträge verfügt ein Auftragsendpunkt über einen Endpunktwert von FileStreamObject.
status	JobStatus		Status des Auftrags.
tags	object		Tagwörterbuch. Tags können hinzugefügt, entfernt und aktualisiert werden.
taskDetails	AutoMLVertical: Classification Forecasting ImageClassification ImageClassificationMultilabel ImageInstanceSegmentation ImageObjectDetection Regression TextClassification TextClassificationMultilabel TextNer		[Erforderlich] Dies stellt ein Szenario dar, das einer der Tabellen/NLP/Image sein kann.

AutoNCrossValidations

Objekt

N-Cross-Validierungen werden automatisch ermittelt.

Name	Typ	Beschreibung
mode	string: Auto	[Erforderlich] Modus zum Ermitteln von N-Kreuzüberprüfungen.

AutoSeasonality

Objekt

Name	Typ	Beschreibung
mode	string: Auto	[Erforderlich] Saisonalitätsmodus.

AutoTargetLags

Objekt

Name	Typ	Beschreibung
mode	string: Auto	[Erforderlich] Festlegen des Zielverzögerungsmodus – Auto/Benutzerdefiniert

AutoTargetRollingWindowSize

Objekt

Das automatisch ermittelte rollierende Fenster des Ziels verzögert sich.

Name	Typ	Beschreibung
mode	string: Auto	[Erforderlich] TargetRollingWindowSiz-Erkennungsmodus.

AzureDevOpsWebhook

Objekt

Webhookdetails speziell für Azure DevOps

Name	Typ	Beschreibung
eventType	string	Senden eines Rückrufs für ein angegebenes Benachrichtigungsereignis
webhookType	string: AzureDevOps	[Erforderlich] Gibt den Typ des Diensts an, der einen Rückruf senden soll.

BanditPolicy

Objekt

Definiert eine Richtlinie für die vorzeitige Beendigung basierend auf Slack-Kriterien sowie eine Häufigkeit und ein Verzögerungsintervall für die Auswertung

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
delayEvaluation	integer (int32)	0	Anzahl der Intervalle, um die die erste Auswertung verzögert werden soll.
evaluationInterval	integer (int32)	0	Intervall (Anzahl der Ausführungen) zwischen Richtlinienauswertungen.
policyType	string: Bandit		[Erforderlich] Name der Richtlinienkonfiguration
slackAmount	number (float)	0	Absoluter Abstand, der vom besten Lauf erlaubt ist.
slackFactor	number (float)	0	Verhältnis des zulässigen Abstands vom besten Lauf.

BayesianSamplingAlgorithm

Objekt

Definiert einen Sampling-Algorithmus, der Werte basierend auf vorherigen Werten generiert

Name	Typ	Beschreibung
samplingAlgorithmType	string: Bayesian	[Erforderlich] Der Algorithmus zum Generieren von Hyperparameterwerten zusammen mit Konfigurationseigenschaften

BlockedTransformers

Enumeration

Enumeration für alle Klassifizierungsmodelle, die von AutoML unterstützt werden.

Wert	Beschreibung
TextTargetEncoder	Zielcodierung für Textdaten.
OneHotEncoder	Ohe Hot Encoding erstellt eine binäre Featuretransformation.
CatTargetEncoder	Zielcodierung für kategoriale Daten.
TfIdf	Tf-Idf steht für: term-frequency mal inverse document-frequency. Dabei handelt es sich um ein gebräuchliches Gewichtungsschema zur Identifizierung von Informationen aus Dokumenten.
WoETargetEncoder	Die Weight of Evidence-Codierung ist eine Technik, die zum Codieren kategorialer Variablen verwendet wird. Es verwendet den natürlichen Logarithmus von P(1)/P(0), um Gewichte zu erstellen.
LabelEncoder	Der Etiketten-Encoder konvertiert Beschriftungen/kategoriale Variablen in numerischer Form.
WordEmbedding	Die Worteinbettung hilft dabei, Wörter oder Ausdrücke als Vektor oder eine Reihe von Zahlen darzustellen.
NaiveBayes	Naive Bayes ist eine Klassifikation, die zur Klassifizierung von diskreten Merkmalen verwendet wird, die kategorisch verteilt sind.
CountVectorizer	Count Vectorizer konvertiert eine Sammlung von Textdokumenten in eine Matrix mit Tokenanzahl.
HashOneHotEncoder	Hashing One Hot Encoder kann kategoriale Variablen in eine begrenzte Anzahl neuer Funktionen umwandeln. Dies wird häufig für kategoriale Features mit hoher Kardinalität verwendet.

Classification

Objekt

Klassifizierungsaufgabe in der vertikalen AutoML-Tabelle.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
cvSplitColumnNames	string[]		Spalten, die für CVSplit-Daten verwendet werden sollen.
featurizationSettings	TableVerticalFeaturizationSettings		Reifungseingaben, die für den AutoML-Auftrag erforderlich sind.
limitSettings	TableVerticalLimitSettings		Ausführungseinschränkungen für AutoMLJob.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Enumeration zum Festlegen der Ausführlichkeit des Protokolls.
nCrossValidations	NCrossValidations: AutoNCrossValidations CustomNCrossValidations		Anzahl der Kreuzvalidierungsfalten, die auf das Trainingsdataset angewendet werden sollen, wenn kein Validierungsdataset bereitgestellt wird.
positiveLabel	string		Positive Bezeichnung für die Berechnung binärer Metriken.
primaryMetric	ClassificationPrimaryMetrics	AUCWeighted	Primäre Metriken für Klassifizierungsaufgaben.
targetColumnName	string		Name der Zielspalte: Dies ist die Spalte mit Vorhersagewerten. Auch als Bezeichnungsspaltenname im Kontext von Klassifizierungsaufgaben bezeichnet.
taskType	string: Classification		[Erforderlich] Aufgabentyp für AutoMLJob.
testData	MLTableJobInput		Testen sie die Dateneingabe.
testDataSize	number (double)		Der Anteil des Testdatensatzes, der für validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0,0 , 1,0) Angewendet, wenn kein Validierungsdatensatz bereitgestellt wird.
trainingData	MLTableJobInput		[Erforderlich] Eingabe von Schulungsdaten.
trainingSettings	ClassificationTrainingSettings		Eingaben für die Schulungsphase für einen AutoML-Auftrag.
validationData	MLTableJobInput		Überprüfungsdateneingaben.
validationDataSize	number (double)		Der Anteil des Schulungsdatensatzes, der für validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0,0 , 1,0) Angewendet, wenn kein Validierungsdatensatz bereitgestellt wird.
weightColumnName	string		Der Name der Beispielgewichtungsspalte. Automatisierte ML unterstützt eine gewichtete Spalte als Eingabe, wodurch Zeilen in den Daten nach oben oder unten gewichtet werden.

ClassificationModels

Enumeration

Enumeration für alle Klassifizierungsmodelle, die von AutoML unterstützt werden.

Wert	Beschreibung
LogisticRegression	Die logistische Regression ist eine grundlegende Klassifizierungstechnik. Sie gehört zur Gruppe der linearen Klassifikatoren und ähnelt in gewisser Weise der polynomialen und linearen Regression. Die logistische Regression ist schnell und relativ unkompliziert, und es ist bequem für Sie, die Ergebnisse zu interpretieren. Obwohl es sich im Wesentlichen um eine Methode zur binären Klassifizierung handelt, kann sie auch auf Probleme mit mehreren Klassen angewendet werden.
SGD	SGD: Der stochastische Gradientenabstieg ist ein Optimierungsalgorithmus, der häufig in Anwendungen des maschinellen Lernens verwendet wird, um die Modellparameter zu finden, die der besten Anpassung zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ergebnissen entsprechen.
MultinomialNaiveBayes	Der multinomiale Naive Bayes-Klassifikator eignet sich für die Klassifizierung mit diskreten Merkmalen (z. B. Wortzahlen für die Textklassifikation). Die multinomiale Verteilung erfordert normalerweise die Anzahl ganzzahliger Features. In der Praxis können jedoch auch fraktionale Zählungen wie tf-idf funktionieren.
BernoulliNaiveBayes	Naiver Bayes-Klassifikator für multivariate Bernoulli-Modelle.
SVM	Eine Support Vector Machine (SVM) ist ein überwachtes maschinelles Lernmodell, das Klassifizierungsalgorithmen für Zwei-Gruppen-Klassifizierungsprobleme verwendet. Nachdem sie einem SVM-Modell Sätze von beschrifteten Trainingsdaten für jede Kategorie gegeben haben, sind sie in der Lage, neuen Text zu kategorisieren.
LinearSVM	Eine Support Vector Machine (SVM) ist ein überwachtes maschinelles Lernmodell, das Klassifizierungsalgorithmen für Zwei-Gruppen-Klassifizierungsprobleme verwendet. Nachdem sie einem SVM-Modell Sätze von beschrifteten Trainingsdaten für jede Kategorie gegeben haben, sind sie in der Lage, neuen Text zu kategorisieren. Lineare SVM funktioniert am besten, wenn die Eingabedaten linear sind, d. h. Daten können leicht klassifiziert werden, indem die gerade Linie zwischen den klassifizierten Werten in einem gezeichneten Diagramm gezeichnet wird.
KNN	Der K-Nearest-Neighbors-Algorithmus (KNN) verwendet "Merkmalsähnlichkeit", um die Werte neuer Datenpunkte vorherzusagen, was weiter bedeutet, dass dem neuen Datenpunkt ein Wert zugewiesen wird, der darauf basiert, wie genau er mit den Punkten im Trainingssatz übereinstimmt.
DecisionTree	Entscheidungsbäume sind eine nicht-parametrische überwachte Lernmethode, die sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet wird. Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das den Wert einer Zielvariablen vorhersagt, indem einfache Entscheidungsregeln gelernt werden, die aus den Datenmerkmalen abgeleitet werden.
RandomForest	Random Forest ist ein überwachter Lernalgorithmus. Der "Wald", den es aufbaut, ist ein Ensemble von Entscheidungsbäumen, die normalerweise mit der "Bagging"-Methode trainiert werden. Die Grundidee der Bagging-Methode ist, dass eine Kombination von Lernmodellen das Gesamtergebnis erhöht.
ExtremeRandomTrees	Extreme Trees ist ein Ensemble-Algorithmus für maschinelles Lernen, der die Vorhersagen aus vielen Entscheidungsbäumen kombiniert. Es hängt mit dem weit verbreiteten Random-Forest-Algorithmus zusammen.
LightGBM	LightGBM ist ein Gradient Boosting-Framework, das baumbasierte Lernalgorithmen verwendet.
GradientBoosting	Die Technik, Wochenlernende in einen starken Lernenden zu überführen, wird als Boosting bezeichnet. Der Prozess des Gradientenverstärkungsalgorithmus arbeitet mit dieser Ausführungstheorie.
XGBoostClassifier	XGBoost: Extremer Gradienten-Boosting-Algorithmus. Dieser Algorithmus wird für strukturierte Daten verwendet, bei denen die Werte der Zielspalten in unterschiedliche Klassenwerte unterteilt werden können.

ClassificationMultilabelPrimaryMetrics

Enumeration

Primäre Metriken für Klassifizierungsaufgaben mit mehreren Bezeichnungen.

Wert	Beschreibung
AUCWeighted	AUC ist die Fläche unter der Kurve. Diese Metrik stellt das arithmetische Mittel der Punktzahl für jede Klasse dar, gewichtet mit der Anzahl der wahren Instanzen in jeder Klasse.
Accuracy	Die Genauigkeit ist der Anteil der Vorhersagen, die genau mit den wahren Klassenbezeichnungen übereinstimmen.
NormMacroRecall	Der normalisierte Makro-Recall wird über das Recall-Makro gemittelt und normalisiert, damit die zufällige Leistung ein Ergebnis von 0 und die ideale Leistung einen Wert von 1 liefert.
AveragePrecisionScoreWeighted	Das arithmetische Mittel der durchschnittlichen Genauigkeitsbewertung für jede Klasse, gewichtet mit der Anzahl der echten Instanzen in jeder Klasse.
PrecisionScoreWeighted	Das arithmetische Mittel der Genauigkeit für jede Klasse, gewichtet mit der Anzahl der echten Instanzen in jeder Klasse.
IOU	Schnittmenge über Vereinigung. Schnittmenge von Vorhersagen dividiert durch Vereinigung von Vorhersagen.

ClassificationPrimaryMetrics

Enumeration

Primäre Metriken für Klassifizierungsaufgaben.

Wert	Beschreibung
AUCWeighted	AUC ist die Fläche unter der Kurve. Diese Metrik stellt das arithmetische Mittel der Punktzahl für jede Klasse dar, gewichtet mit der Anzahl der wahren Instanzen in jeder Klasse.
Accuracy	Die Genauigkeit ist der Anteil der Vorhersagen, die genau mit den wahren Klassenbezeichnungen übereinstimmen.
NormMacroRecall	Der normalisierte Makro-Recall wird über das Recall-Makro gemittelt und normalisiert, damit die zufällige Leistung ein Ergebnis von 0 und die ideale Leistung einen Wert von 1 liefert.
AveragePrecisionScoreWeighted	Das arithmetische Mittel der durchschnittlichen Genauigkeitsbewertung für jede Klasse, gewichtet mit der Anzahl der echten Instanzen in jeder Klasse.
PrecisionScoreWeighted	Das arithmetische Mittel der Genauigkeit für jede Klasse, gewichtet mit der Anzahl der echten Instanzen in jeder Klasse.

ClassificationTrainingSettings

Objekt

Konfiguration im Zusammenhang mit der Klassifizierungsschulung.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
allowedTrainingAlgorithms	ClassificationModels[]		Zulässige Modelle für klassifizierungsaufgabe.
blockedTrainingAlgorithms	ClassificationModels[]		Blockierte Modelle für klassifizierungsaufgabe.
enableDnnTraining	boolean	False	Aktivieren Sie die Empfehlung von DNN-Modellen.
enableModelExplainability	boolean	True	Kennzeichnen Sie die Kennzeichnung, um die Erläuterung für das beste Modell zu aktivieren.
enableOnnxCompatibleModels	boolean	False	Kennzeichnung zum Aktivieren von onnx-kompatiblen Modellen.
enableStackEnsemble	boolean	True	Stapelensembleausführung aktivieren.
enableVoteEnsemble	boolean	True	Aktivieren Des Abstimmungsensembles.
ensembleModelDownloadTimeout	string (duration)	PT5M	Während der VotingEnsemble- und StackEnsemble-Modellgeneration werden mehrere einbaute Modelle aus den vorherigen Kinderläufen heruntergeladen. Konfigurieren Sie diesen Parameter mit einem höheren Wert als 300 Sek., wenn mehr Zeit erforderlich ist.
stackEnsembleSettings	StackEnsembleSettings		Einstellungen für Stack-Ensembles für die Ausführung von Stack-Ensembles.

CommandJob

Objekt

Definition des Befehlsauftrags.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
codeId	string		ARM-Ressourcen-ID der Coderessource.
command	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Erforderlich] Der Befehl, der beim Starten des Auftrags ausgeführt werden soll. eg. "Python train.py"
componentId	string		ARM-Ressourcen-ID der Komponentenressource.
computeId	string		ARM-Ressourcen-ID der Computeressource.
description	string		Der Text der Objektbeschreibung.
displayName	string		Anzeigename des Auftrags.
distribution	DistributionConfiguration: Mpi PyTorch TensorFlow		Verteilungskonfiguration des Auftrags. Wenn festgelegt, sollte dies eines von Mpi, Tensorflow, PyTorch oder Null sein.
environmentId	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Erforderlich] Die ARM-Ressourcen-ID der Umgebungsspezifikation für den Auftrag.
environmentVariables	object		Umgebungsvariablen, die im Auftrag enthalten sind.
experimentName	string	Default	Der Name des Experiments, zu dem der Auftrag gehört. Wenn nicht festgelegt, wird der Auftrag im Experiment "Standard" platziert.
identity	IdentityConfiguration: AmlToken ManagedIdentity UserIdentity		Identitätskonfiguration. Wenn festgelegt, sollte dies eine von AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity oder NULL sein. Der Standardwert ist AmlToken, wenn null.
inputs	object		Zuordnung von Eingabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.
isArchived	boolean	False	Ist die Ressource archiviert?
jobType	string: Command		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
limits	CommandJobLimits		Befehlsauftragslimit.
notificationSetting	NotificationSetting		Benachrichtigungseinstellung für den Auftrag
outputs	object		Zuordnung von Ausgabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.
parameters			Eingabeparameter.
properties	object		Das Objekteigenschaftenverzeichnis.
queueSettings	QueueSettings		Warteschlangeneinstellungen für den Auftrag
resources	JobResourceConfiguration		Berechnen der Ressourcenkonfiguration für den Auftrag.
services	<string,  JobService>		Liste der JobEndpoints. Für lokale Aufträge verfügt ein Auftragsendpunkt über einen Endpunktwert von FileStreamObject.
status	JobStatus		Status des Auftrags.
tags	object		Tagwörterbuch. Tags können hinzugefügt, entfernt und aktualisiert werden.

CommandJobLimits

Objekt

Befehl Job Limit-Klasse.

Name	Typ	Beschreibung
jobLimitsType	string: Command	[Erforderlich] JobLimit-Typ.
timeout	string (duration)	Die maximale Laufzeit im ISO 8601-Format, nach der der Auftrag abgebrochen wird. Unterstützt nur die Dauer mit der Genauigkeit so niedrig wie Sekunden.

createdByType

Enumeration

Der Identitätstyp, der die Ressource erstellt hat.

Wert	Beschreibung
User
Application
ManagedIdentity
Key

CustomForecastHorizon

Objekt

Der gewünschte maximale Prognosehorizont in Einheiten der Zeitreihenhäufigkeit.

Name	Typ	Beschreibung
mode	string: Custom	[Erforderlich] Legen Sie den Auswahlmodus für den Prognosehorizont fest.
value	integer (int32)	[Erforderlich] Prognosehorizontwert.

CustomModelJobInput

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
description	string		Beschreibung für die Eingabe.
jobInputType	string: custom_model		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
mode	InputDeliveryMode	ReadOnlyMount	Enumeration, um den Übermittlungsmodus für Eingabedaten zu bestimmen.
uri	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.

CustomModelJobOutput

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
assetName	string		Ausgabeobjektname.
description	string		Beschreibung für die Ausgabe.
jobOutputType	string: custom_model		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
mode	OutputDeliveryMode	ReadWriteMount	Enumerationen des Ausgabedatenbereitstellungsmodus.
uri	string		Ausgabeobjekt-URI.

CustomNCrossValidations

Objekt

N-Cross-Validierungen werden vom Benutzer angegeben.

Name	Typ	Beschreibung
mode	string: Custom	[Erforderlich] Modus zum Ermitteln von N-Kreuzüberprüfungen.
value	integer (int32)	[Erforderlich] N-Kreuzüberprüfungswert.

CustomSeasonality

Objekt

Name	Typ	Beschreibung
mode	string: Custom	[Erforderlich] Saisonalitätsmodus.
value	integer (int32)	[Erforderlich] Saisonalitätswert.

CustomTargetLags

Objekt

Name	Typ	Beschreibung
mode	string: Custom	[Erforderlich] Festlegen des Zielverzögerungsmodus – Auto/Benutzerdefiniert
values	integer[] (int32)	[Erforderlich] Festlegen von Zielverzögerungswerten

CustomTargetRollingWindowSize

Objekt

Name	Typ	Beschreibung
mode	string: Custom	[Erforderlich] TargetRollingWindowSiz-Erkennungsmodus.
value	integer (int32)	[Erforderlich] TargetRollingWindowSize-Wert.

DistributionType

Enumeration

Enumeration, um den Auftragsverteilungstyp zu bestimmen.

Wert	Beschreibung
PyTorch
TensorFlow
Mpi

EarlyTerminationPolicyType

Enumeration

Wert	Beschreibung
Bandit
MedianStopping
TruncationSelection

EmailNotificationEnableType

Enumeration

Enumeration, um den Typ der E-Mail-Benachrichtigung zu bestimmen.

Wert	Beschreibung
JobCompleted
JobFailed
JobCancelled

ErrorAdditionalInfo

Objekt

Der Ressourcenverwaltungsfehler zusätzliche Informationen.

Name	Typ	Beschreibung
info	object	Die zusätzlichen Informationen.
type	string	Der zusätzliche Informationstyp.

ErrorDetail

Objekt

Das Fehlerdetails.

Name	Typ	Beschreibung
additionalInfo	ErrorAdditionalInfo[]	Die zusätzlichen Informationen des Fehlers.
code	string	Der Fehlercode.
details	ErrorDetail[]	Die Fehlerdetails.
message	string	Die Fehlermeldung.
target	string	Das Fehlerziel.

ErrorResponse

Objekt

Fehlerantwort

Name	Typ	Beschreibung
error	ErrorDetail	Das Fehlerobjekt.

FeatureLags

Enumeration

Flag zum Generieren von Verzögerungen für die numerischen Features.

Wert	Beschreibung
None	Es werden keine Feature-Lags generiert.
Auto	Das System generiert automatisch Feature-Verzögerungen.

FeaturizationMode

Enumeration

Featurisierungsmodus : Der Benutzer kann den Standardmodus "Auto" beibehalten, und AutoML übernimmt die erforderliche Transformation der Daten in der Featurisierungsphase. Wenn "Aus" ausgewählt ist, wird keine Featurierung durchgeführt. Wenn "Benutzerdefiniert" ausgewählt ist, können Benutzer zusätzliche Eingaben angeben, um anzupassen, wie die Reifung erfolgt.

Wert	Beschreibung
Auto	Im Auto-Modus führt das System die Featurisierung ohne benutzerdefinierte Featurisierungseingaben durch.
Custom	Benutzerdefinierte Featurisierung.
Off	Featurisierung aus. Die Aufgabe 'Prognose' kann diesen Wert nicht verwenden.

ForecastHorizonMode

Enumeration

Enumeration, um den Auswahlmodus für den Prognosehorizont zu bestimmen.

Wert	Beschreibung
Auto	Prognosehorizont, der automatisch ermittelt werden soll.
Custom	Verwenden Sie den benutzerdefinierten Prognosehorizont.

Forecasting

Objekt

Prognoseaufgabe in der vertikalen AutoML-Tabelle.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
cvSplitColumnNames	string[]		Spalten, die für CVSplit-Daten verwendet werden sollen.
featurizationSettings	TableVerticalFeaturizationSettings		Reifungseingaben, die für den AutoML-Auftrag erforderlich sind.
forecastingSettings	ForecastingSettings		Vorhersageaufgabenspezifische Eingaben.
limitSettings	TableVerticalLimitSettings		Ausführungseinschränkungen für AutoMLJob.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Enumeration zum Festlegen der Ausführlichkeit des Protokolls.
nCrossValidations	NCrossValidations: AutoNCrossValidations CustomNCrossValidations		Anzahl der Kreuzvalidierungsfalten, die auf das Trainingsdataset angewendet werden sollen, wenn kein Validierungsdataset bereitgestellt wird.
primaryMetric	ForecastingPrimaryMetrics	NormalizedRootMeanSquaredError	Primäre Metriken für die Prognoseaufgabe.
targetColumnName	string		Name der Zielspalte: Dies ist die Spalte mit Vorhersagewerten. Auch als Bezeichnungsspaltenname im Kontext von Klassifizierungsaufgaben bezeichnet.
taskType	string: Forecasting		[Erforderlich] Aufgabentyp für AutoMLJob.
testData	MLTableJobInput		Testen sie die Dateneingabe.
testDataSize	number (double)		Der Anteil des Testdatensatzes, der für validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0,0 , 1,0) Angewendet, wenn kein Validierungsdatensatz bereitgestellt wird.
trainingData	MLTableJobInput		[Erforderlich] Eingabe von Schulungsdaten.
trainingSettings	ForecastingTrainingSettings		Eingaben für die Schulungsphase für einen AutoML-Auftrag.
validationData	MLTableJobInput		Überprüfungsdateneingaben.
validationDataSize	number (double)		Der Anteil des Schulungsdatensatzes, der für validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0,0 , 1,0) Angewendet, wenn kein Validierungsdatensatz bereitgestellt wird.
weightColumnName	string		Der Name der Beispielgewichtungsspalte. Automatisierte ML unterstützt eine gewichtete Spalte als Eingabe, wodurch Zeilen in den Daten nach oben oder unten gewichtet werden.

ForecastingModels

Enumeration

Enumeration für alle Prognosemodelle, die von AutoML unterstützt werden.

Wert	Beschreibung
AutoArima	Das ARIMA-Modell (Auto-Autoregressive Integrated Moving Average) verwendet Zeitreihendaten und statistische Analysen, um die Daten zu interpretieren und zukünftige Vorhersagen zu treffen. Dieses Modell zielt darauf ab, Daten zu erklären, indem Zeitreihendaten zu ihren vergangenen Werten verwendet werden, und verwendet lineare Regression, um Vorhersagen zu treffen.
Prophet	Prophet ist ein Verfahren zur Vorhersage von Zeitreihendaten auf der Grundlage eines additiven Modells, bei dem nichtlineare Trends mit jährlicher, wöchentlicher und täglicher Saisonalität sowie Feiertagseffekten abgeglichen werden. Es funktioniert am besten mit Zeitreihen mit starken saisonalen Effekten und mehreren Saisons historischer Daten. Prophet ist robust gegenüber fehlenden Daten und Trendverschiebungen und kann in der Regel gut mit Ausreißern umgehen.
Naive	Das naive Prognosemodell trifft Vorhersagen, indem es den spätesten Zielwert für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten überträgt.
SeasonalNaive	Das saisonale naive Vorhersagemodell trifft Vorhersagen, indem es die letzte Saison der Zielwerte für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten überträgt.
Average	Das Vorhersagemodell "Durchschnittlicher Durchschnitt" trifft Vorhersagen, indem es den Durchschnitt der Zielwerte für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten überträgt.
SeasonalAverage	Das Vorhersagemodell "Saisonaler Durchschnitt" trifft Vorhersagen, indem es den Durchschnittswert der letzten Datensaison für jede Zeitreihe in den Trainingsdaten fortsetzt.
ExponentialSmoothing	Die exponentielle Glättung ist eine Zeitreihenprognosemethode für univariate Daten, die erweitert werden kann, um Daten mit einem systematischen Trend oder einer saisonalen Komponente zu unterstützen.
Arimax	Ein ARIMAX-Modell (Autoregressive Integrated Moving Average with Explanatory Variable) kann als multiples Regressionsmodell mit einem oder mehreren autoregressiven (AR) Termen und/oder einem oder mehreren Termen des gleitenden Durchschnitts (MA) betrachtet werden. Diese Methode eignet sich für Prognosen, wenn Daten stationär/nicht stationär und multivariat mit jeder Art von Datenmuster sind, z. B. Niveau/Trend/Saisonalität/Zyklizität.
TCNForecaster	TCNForecaster: Prognostiker für temporale Faltungsnetzwerke. TODO: Bitten Sie das Prognoseteam um eine kurze Einführung.
ElasticNet	Elastic Net ist eine beliebte Art der regularisierten linearen Regression, die zwei beliebte Strafen kombiniert, insbesondere die Straffunktionen L1 und L2.
GradientBoosting	Die Technik, Wochenlernende in einen starken Lernenden zu überführen, wird als Boosting bezeichnet. Der Prozess des Gradientenverstärkungsalgorithmus arbeitet mit dieser Ausführungstheorie.
DecisionTree	Entscheidungsbäume sind eine nicht-parametrische überwachte Lernmethode, die sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet wird. Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das den Wert einer Zielvariablen vorhersagt, indem einfache Entscheidungsregeln gelernt werden, die aus den Datenmerkmalen abgeleitet werden.
KNN	Der K-Nearest-Neighbors-Algorithmus (KNN) verwendet "Merkmalsähnlichkeit", um die Werte neuer Datenpunkte vorherzusagen, was weiter bedeutet, dass dem neuen Datenpunkt ein Wert zugewiesen wird, der darauf basiert, wie genau er mit den Punkten im Trainingssatz übereinstimmt.
LassoLars	Lasso-Modellanpassung mit Least-Angle-Regression a.k.a. Lars. Es handelt sich um ein lineares Modell, das mit einem L1-Prior als Regularisierer trainiert wurde.
SGD	SGD: Der stochastische Gradientenabstieg ist ein Optimierungsalgorithmus, der häufig in Anwendungen des maschinellen Lernens verwendet wird, um die Modellparameter zu finden, die der besten Anpassung zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ergebnissen entsprechen. Es ist eine ungenaue, aber mächtige Technik.
RandomForest	Random Forest ist ein überwachter Lernalgorithmus. Der "Wald", den es aufbaut, ist ein Ensemble von Entscheidungsbäumen, die normalerweise mit der "Bagging"-Methode trainiert werden. Die Grundidee der Bagging-Methode ist, dass eine Kombination von Lernmodellen das Gesamtergebnis erhöht.
ExtremeRandomTrees	Extreme Trees ist ein Ensemble-Algorithmus für maschinelles Lernen, der die Vorhersagen aus vielen Entscheidungsbäumen kombiniert. Es hängt mit dem weit verbreiteten Random-Forest-Algorithmus zusammen.
LightGBM	LightGBM ist ein Gradient Boosting-Framework, das baumbasierte Lernalgorithmen verwendet.
XGBoostRegressor	XGBoostRegressor: Extreme Gradient Boosting Regressor ist ein überwachtes maschinelles Lernmodell, das ein Ensemble von Basislernern verwendet.

ForecastingPrimaryMetrics

Enumeration

Primäre Metriken für die Prognoseaufgabe.

Wert	Beschreibung
SpearmanCorrelation	Der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient ist ein nicht-parametrisches Maß für die Rangkorrelation.
NormalizedRootMeanSquaredError	Der Normalized Mean Squared Error (NRMSE), der RMSE, erleichtert den Vergleich zwischen Modellen mit unterschiedlichen Skalen.
R2Score	Der R2-Score ist eine der Leistungsbewertungsmaße für prognosebasierte Modelle des maschinellen Lernens.
NormalizedMeanAbsoluteError	Der Normalisierte mittlere absolute Fehler (NMAE) ist eine Validierungsmetrik zum Vergleich des mittleren absoluten Fehlers (MAE) von (Zeit-)Reihen mit verschiedenen Skalen.

ForecastingSettings

Objekt

Prognose spezifischer Parameter.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
countryOrRegionForHolidays	string		Land oder Region für Feiertage für Prognosevorgänge. Dabei sollte es sich um ISO 3166-Länder-/Regionscodes mit zwei Buchstaben, z. B. "US" oder "GB", handelt.
cvStepSize	integer (int32)		Anzahl der Perioden zwischen der Ursprungszeit einer CV-Faltung und der nächsten Faltung. Wenn CVStepSize z. B. = 3 für tägliche Daten, liegt die Ursprungszeit für jede Faltung drei Tage auseinander.
featureLags	FeatureLags	None	Flag zum Generieren von Verzögerungen für die numerischen Features.
forecastHorizon	ForecastHorizon: AutoForecastHorizon CustomForecastHorizon		Der gewünschte maximale Prognosehorizont in Einheiten der Zeitreihenhäufigkeit.
frequency	string		Bei der Prognose stellt dieser Parameter den Zeitraum dar, mit dem die Prognose gewünscht wird, z. B. täglich, wöchentlich, jährlich usw. Die Prognosehäufigkeit ist standardmäßig die Datasethäufigkeit.
seasonality	Seasonality: AutoSeasonality CustomSeasonality		Legen Sie die Saisonalität der Zeitreihen als ganzzahliges Vielfaches der Datenreihenhäufigkeit fest. Wenn die Saisonalität auf "auto" festgelegt ist, wird sie abgeleitet.
shortSeriesHandlingConfig	ShortSeriesHandlingConfiguration	Auto	Der Parameter, der definiert, wie AutoML kurze Zeitreihen verarbeiten soll.
targetAggregateFunction	TargetAggregationFunction	None	Zielaggregatfunktion.
targetLags	TargetLags: AutoTargetLags CustomTargetLags		Die Anzahl der letzten Perioden, die von der Zielspalte liegen sollen.
targetRollingWindowSize	TargetRollingWindowSize: AutoTargetRollingWindowSize CustomTargetRollingWindowSize		Die Anzahl der letzten Zeiträume, die zum Erstellen eines rollierenden Fensterdurchschnitts der Zielspalte verwendet werden.
timeColumnName	string		Der Name der Zeitspalte. Dieser Parameter ist erforderlich, wenn die Prognose die Datetime-Spalte in den Eingabedaten angibt, die zum Erstellen der Zeitreihe verwendet werden, und die Häufigkeit ableiten.
timeSeriesIdColumnNames	string[]		Die Namen von Spalten, die zum Gruppieren einer Zeitserie verwendet werden. Sie kann verwendet werden, um mehrere Serien zu erstellen. Wenn Korn nicht definiert ist, wird davon ausgegangen, dass es sich um eine Zeitreihe handelt. Dieser Parameter wird für die Prognose des Vorgangstyps verwendet.
useStl	UseStl	None	Konfigurieren sie die STL-Analyse der Zielspalte der Zeitreihe.

ForecastingTrainingSettings

Objekt

Prognose Konfiguration im Zusammenhang mit der Schulung.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
allowedTrainingAlgorithms	ForecastingModels[]		Zulässige Modelle für den Prognosevorgang.
blockedTrainingAlgorithms	ForecastingModels[]		Blockierte Modelle für den Prognosevorgang.
enableDnnTraining	boolean	False	Aktivieren Sie die Empfehlung von DNN-Modellen.
enableModelExplainability	boolean	True	Kennzeichnen Sie die Kennzeichnung, um die Erläuterung für das beste Modell zu aktivieren.
enableOnnxCompatibleModels	boolean	False	Kennzeichnung zum Aktivieren von onnx-kompatiblen Modellen.
enableStackEnsemble	boolean	True	Stapelensembleausführung aktivieren.
enableVoteEnsemble	boolean	True	Aktivieren Des Abstimmungsensembles.
ensembleModelDownloadTimeout	string (duration)	PT5M	Während der VotingEnsemble- und StackEnsemble-Modellgeneration werden mehrere einbaute Modelle aus den vorherigen Kinderläufen heruntergeladen. Konfigurieren Sie diesen Parameter mit einem höheren Wert als 300 Sek., wenn mehr Zeit erforderlich ist.
stackEnsembleSettings	StackEnsembleSettings		Einstellungen für Stack-Ensembles für die Ausführung von Stack-Ensembles.

Goal

Enumeration

Definiert unterstützte Metrikziele für die Hyperparameteroptimierung

Wert	Beschreibung
Minimize
Maximize

GridSamplingAlgorithm

Objekt

Definiert einen Sampling-Algorithmus, der jede Wertekombination im Raum erschöpfend generiert

Name	Typ	Beschreibung
samplingAlgorithmType	string: Grid	[Erforderlich] Der Algorithmus zum Generieren von Hyperparameterwerten zusammen mit Konfigurationseigenschaften

IdentityConfigurationType

Enumeration

Enumeration zum Bestimmen des Identitätsframeworks.

Wert	Beschreibung
Managed
AMLToken
UserIdentity

ImageClassification

Objekt

Bildklassifizierung. Die Bildklassifizierung mit mehreren Klassen wird verwendet, wenn ein Bild mit nur einer einzigen Beschriftung aus einer Reihe von Klassen klassifiziert wird - z. B. wird jedes Bild entweder als Bild einer "Katze" oder eines "Hundes" oder einer "Ente" klassifiziert.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
limitSettings	ImageLimitSettings		[Erforderlich] Beschränken Sie die Einstellungen für den AutoML-Auftrag.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Enumeration zum Festlegen der Ausführlichkeit des Protokolls.
modelSettings	ImageModelSettingsClassification		Einstellungen, die für die Schulung des Modells verwendet werden.
primaryMetric	ClassificationPrimaryMetrics	Accuracy	Primäre Metriken für Klassifizierungsaufgaben.
searchSpace	ImageModelDistributionSettingsClassification[]		Suchbereich zum Sampling verschiedener Kombinationen von Modellen und deren Hyperparametern.
sweepSettings	ImageSweepSettings		Modellüberräumung und hyperparameterbezogene Einstellungen.
targetColumnName	string		Name der Zielspalte: Dies ist die Spalte mit Vorhersagewerten. Auch als Bezeichnungsspaltenname im Kontext von Klassifizierungsaufgaben bezeichnet.
taskType	string: ImageClassification		[Erforderlich] Aufgabentyp für AutoMLJob.
trainingData	MLTableJobInput		[Erforderlich] Eingabe von Schulungsdaten.
validationData	MLTableJobInput		Überprüfungsdateneingaben.
validationDataSize	number (double)		Der Anteil des Schulungsdatensatzes, der für validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0,0 , 1,0) Angewendet, wenn kein Validierungsdatensatz bereitgestellt wird.

ImageClassificationMultilabel

Objekt

Bildklassifizierung mit mehreren Etiketten. Die Bildklassifizierung mit mehreren Beschriftungen wird verwendet, wenn ein Bild eine oder mehrere Beschriftungen aus einem Satz von Beschriftungen haben kann - z. B. kann ein Bild sowohl mit "Katze" als auch mit "Hund" beschriftet sein.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
limitSettings	ImageLimitSettings		[Erforderlich] Beschränken Sie die Einstellungen für den AutoML-Auftrag.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Enumeration zum Festlegen der Ausführlichkeit des Protokolls.
modelSettings	ImageModelSettingsClassification		Einstellungen, die für die Schulung des Modells verwendet werden.
primaryMetric	ClassificationMultilabelPrimaryMetrics	IOU	Primäre Metriken für Klassifizierungsaufgaben mit mehreren Bezeichnungen.
searchSpace	ImageModelDistributionSettingsClassification[]		Suchbereich zum Sampling verschiedener Kombinationen von Modellen und deren Hyperparametern.
sweepSettings	ImageSweepSettings		Modellüberräumung und hyperparameterbezogene Einstellungen.
targetColumnName	string		Name der Zielspalte: Dies ist die Spalte mit Vorhersagewerten. Auch als Bezeichnungsspaltenname im Kontext von Klassifizierungsaufgaben bezeichnet.
taskType	string: ImageClassificationMultilabel		[Erforderlich] Aufgabentyp für AutoMLJob.
trainingData	MLTableJobInput		[Erforderlich] Eingabe von Schulungsdaten.
validationData	MLTableJobInput		Überprüfungsdateneingaben.
validationDataSize	number (double)		Der Anteil des Schulungsdatensatzes, der für validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0,0 , 1,0) Angewendet, wenn kein Validierungsdatensatz bereitgestellt wird.

ImageInstanceSegmentation

Objekt

Segmentierung von Bildinstanzen. Die Instanzsegmentierung wird verwendet, um Objekte in einem Bild auf Pixelebene zu identifizieren, indem ein Polygon um jedes Objekt im Bild gezeichnet wird.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
limitSettings	ImageLimitSettings		[Erforderlich] Beschränken Sie die Einstellungen für den AutoML-Auftrag.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Enumeration zum Festlegen der Ausführlichkeit des Protokolls.
modelSettings	ImageModelSettingsObjectDetection		Einstellungen, die für die Schulung des Modells verwendet werden.
primaryMetric	InstanceSegmentationPrimaryMetrics	MeanAveragePrecision	Primäre Metriken für InstanceSegmentation-Aufgaben.
searchSpace	ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]		Suchbereich zum Sampling verschiedener Kombinationen von Modellen und deren Hyperparametern.
sweepSettings	ImageSweepSettings		Modellüberräumung und hyperparameterbezogene Einstellungen.
targetColumnName	string		Name der Zielspalte: Dies ist die Spalte mit Vorhersagewerten. Auch als Bezeichnungsspaltenname im Kontext von Klassifizierungsaufgaben bezeichnet.
taskType	string: ImageInstanceSegmentation		[Erforderlich] Aufgabentyp für AutoMLJob.
trainingData	MLTableJobInput		[Erforderlich] Eingabe von Schulungsdaten.
validationData	MLTableJobInput		Überprüfungsdateneingaben.
validationDataSize	number (double)		Der Anteil des Schulungsdatensatzes, der für validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0,0 , 1,0) Angewendet, wenn kein Validierungsdatensatz bereitgestellt wird.

ImageLimitSettings

Objekt

Beschränken Sie die Einstellungen für den AutoML-Auftrag.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
maxConcurrentTrials	integer (int32)	1	Maximale Anzahl gleichzeitiger AutoML-Iterationen.
maxTrials	integer (int32)	1	Maximale Anzahl von AutoML-Iterationen.
timeout	string (duration)	P7D	AutoML-Auftragstimeout.

ImageModelDistributionSettingsClassification

Objekt

Verteilungsausdrücke zum Bewegen von Werten von Modelleinstellungen. <Beispiel> Einige Beispiele sind:

ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')";
LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)";
LayersToFreeze = "choice(0, 2)";
```</example>
For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters
For more information on the available settings please visit the official documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Name	Typ	Beschreibung
amsGradient	string	Aktivieren Sie AMSGrad, wenn der Optimierer "adam" oder "adamw" ist.
augmentations	string	Einstellungen für die Verwendung von Augmentations.
beta1	string	Wert von "Beta1", wenn der Optimierer "adam" oder "adamw" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
beta2	string	Wert von 'Beta2', wenn der Optimierer 'adam' oder 'adamw' ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
distributed	string	Gibt an, ob die Verteilungsschulung verwendet werden soll.
earlyStopping	string	Aktivieren Sie die Logik während der Schulung frühzeitig beenden.
earlyStoppingDelay	string	Minimale Anzahl von Epochen oder Validierungsauswertungen, die gewartet werden müssen, bevor die Verbesserung der primären Metrik für einen vorzeitigen Stopp nachverfolgt wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
earlyStoppingPatience	string	Minimale Anzahl von Epochen oder Validierungsauswertungen ohne Verbesserung der primären Metrik, bevor der Lauf gestoppt wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
enableOnnxNormalization	string	Aktivieren Sie die Normalisierung beim Exportieren des ONNX-Modells.
evaluationFrequency	string	Häufigkeit zum Auswerten des Validierungsdatensets zum Abrufen von Metrikergebnissen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
gradientAccumulationStep	string	Gradientenakkumulation bedeutet, dass eine konfigurierte Anzahl von "GradAccumulationStep"-Schritten ausgeführt wird, ohne die Modellgewichtungen zu aktualisieren, während die Gradienten dieser Schritte akkumuliert werden, und dann die akkumulierten Gradienten zum Berechnen der Gewichtungsaktualisierungen verwendet werden. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
layersToFreeze	string	Anzahl der Ebenen, die für das Modell fixiert werden sollen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Wenn Sie z. B. 2 als Wert für 'seresnext' übergeben, bedeutet dies, dass layer0 und layer1 eingefroren werden. Eine vollständige Liste der unterstützten Modelle und Details zum Einfrieren von Schichten finden Sie unter: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
learningRate	string	Anfängliche Lernrate. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
learningRateScheduler	string	Typ des Lernratenplaners. Muss "warmup_cosine" oder "Schritt" sein.
modelName	string	Der Name des Modells, das für die Schulung verwendet werden soll. Weitere Informationen zu den verfügbaren Modellen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
momentum	string	Wert der Dynamik, wenn Optimierer 'sgd' ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
nesterov	string	Aktivieren Sie nesterov, wenn der Optimierer "sgd" ist.
numberOfEpochs	string	Anzahl der Trainingsepochen Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
numberOfWorkers	string	Anzahl der Datenlademitarbeiter. Muss eine nicht negative ganze Zahl sein.
optimizer	string	Typ des Optimierrs. Muss entweder 'sgd', 'adam' oder 'adamw' sein.
randomSeed	string	Zufälliger Seed, der bei Verwendung deterministischer Schulungen verwendet werden soll.
stepLRGamma	string	Der Wert des Gammawerts, wenn der Lernrate-Scheduler "Schritt" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
stepLRStepSize	string	Der Wert der Schrittgröße, wenn der Lernrateplaner "Schritt" ist. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
trainingBatchSize	string	Trainingsbatchgröße. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
trainingCropSize	string	Bildzuschneidegröße, die in das neurale Netzwerk für das Schulungsdatenset eingegeben wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
validationBatchSize	string	Überprüfungsbatchgröße. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
validationCropSize	string	Bildzuschneidegröße, die für das Validierungsdatenset in das neurale Netzwerk eingegeben wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
validationResizeSize	string	Bildgröße, für die die Größe vor dem Zuschneiden des Gültigkeits-Datasets geändert werden soll. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
warmupCosineLRCycles	string	Der Wert des Kosinuszyklus, wenn der Lernrateplaner "warmup_cosine" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
warmupCosineLRWarmupEpochs	string	Wert der Warmup-Epochen, wenn der Lernratenplaner "warmup_cosine" ist. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
weightDecay	string	Wert des Gewichtszerfalls, wenn der Optimierer "sgd", "adam" oder "adamw" lautet. Muss ein Gleitkomma im Bereich sein[0, 1].
weightedLoss	string	Gewichtete Verlust. Die akzeptierten Werte sind 0 für keinen gewichteten Verlust. 1 für gewichteten Verlust mit sqrt. (class_weights). 2 für gewichtete Verlust mit class_weights. Muss 0 oder 1 oder 2 sein.

ImageModelDistributionSettingsObjectDetection

Objekt

Verteilungsausdrücke zum Bewegen von Werten von Modelleinstellungen. <Beispiel> Einige Beispiele sind:

ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')";
LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)";
LayersToFreeze = "choice(0, 2)";
```</example>
For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters
For more information on the available settings please visit the official documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Name	Typ	Beschreibung
amsGradient	string	Aktivieren Sie AMSGrad, wenn der Optimierer "adam" oder "adamw" ist.
augmentations	string	Einstellungen für die Verwendung von Augmentations.
beta1	string	Wert von "Beta1", wenn der Optimierer "adam" oder "adamw" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
beta2	string	Wert von 'Beta2', wenn der Optimierer 'adam' oder 'adamw' ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
boxDetectionsPerImage	string	Maximale Anzahl von Erkennungen pro Bild für alle Klassen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den Algorithmus "yolov5" nicht unterstützt.
boxScoreThreshold	string	Während des Rückschlusses werden nur Vorschläge mit einer Klassifizierungsbewertung zurückgegeben, die größer als BoxScoreThreshold ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich sein[0, 1].
distributed	string	Gibt an, ob die Verteilungsschulung verwendet werden soll.
earlyStopping	string	Aktivieren Sie die Logik während der Schulung frühzeitig beenden.
earlyStoppingDelay	string	Minimale Anzahl von Epochen oder Validierungsauswertungen, die gewartet werden müssen, bevor die Verbesserung der primären Metrik für einen vorzeitigen Stopp nachverfolgt wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
earlyStoppingPatience	string	Minimale Anzahl von Epochen oder Validierungsauswertungen ohne Verbesserung der primären Metrik, bevor der Lauf gestoppt wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
enableOnnxNormalization	string	Aktivieren Sie die Normalisierung beim Exportieren des ONNX-Modells.
evaluationFrequency	string	Häufigkeit zum Auswerten des Validierungsdatensets zum Abrufen von Metrikergebnissen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
gradientAccumulationStep	string	Gradientenakkumulation bedeutet, dass eine konfigurierte Anzahl von "GradAccumulationStep"-Schritten ausgeführt wird, ohne die Modellgewichtungen zu aktualisieren, während die Gradienten dieser Schritte akkumuliert werden, und dann die akkumulierten Gradienten zum Berechnen der Gewichtungsaktualisierungen verwendet werden. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
imageSize	string	Bildgröße für Train und Validierung. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Hinweis: Der Trainingslauf kann in CUDA OOM kommen, wenn die Größe zu groß ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden nur für den Algorithmus "yolov5" unterstützt.
layersToFreeze	string	Anzahl der Ebenen, die für das Modell fixiert werden sollen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Wenn Sie z. B. 2 als Wert für 'seresnext' übergeben, bedeutet dies, dass layer0 und layer1 eingefroren werden. Eine vollständige Liste der unterstützten Modelle und Details zum Einfrieren von Schichten finden Sie unter: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
learningRate	string	Anfängliche Lernrate. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
learningRateScheduler	string	Typ des Lernratenplaners. Muss "warmup_cosine" oder "Schritt" sein.
maxSize	string	Maximale Größe des Bilds, das neu skaliert werden soll, bevor es in das Backbone verschoben wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Hinweis: Der Trainingslauf kann zu CUDA OOM kommen, wenn die Größe zu groß ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den Algorithmus "yolov5" nicht unterstützt.
minSize	string	Mindestgröße des Bilds, das neu skaliert werden soll, bevor es in das Backbone eingespeist wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Hinweis: Der Trainingslauf kann zu CUDA OOM kommen, wenn die Größe zu groß ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den Algorithmus "yolov5" nicht unterstützt.
modelName	string	Der Name des Modells, das für die Schulung verwendet werden soll. Weitere Informationen zu den verfügbaren Modellen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
modelSize	string	Modellgröße. Muss "klein", "mittel", "groß" oder "xlarge" sein. Hinweis: Der Trainingslauf kann zu CUDA OOM kommen, wenn die Modellgröße zu groß ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden nur für den Algorithmus "yolov5" unterstützt.
momentum	string	Wert der Dynamik, wenn Optimierer 'sgd' ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
multiScale	string	Aktivieren Sie das Bild mit mehreren Skalierungen durch unterschiedliche Bildgröße um +/- 50%. Hinweis: Der Schulungslauf kann in CUDA OOM erfolgen, wenn kein ausreichender GPU-Speicher vorhanden ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden nur für den Algorithmus "yolov5" unterstützt.
nesterov	string	Aktivieren Sie nesterov, wenn der Optimierer "sgd" ist.
nmsIouThreshold	string	IOU-Schwellenwert, der während der Ableitung in der NMS-Nachbearbeitung verwendet wird. Muss im Bereich [0, 1] gleiten.
numberOfEpochs	string	Anzahl der Trainingsepochen Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
numberOfWorkers	string	Anzahl der Datenlademitarbeiter. Muss eine nicht negative ganze Zahl sein.
optimizer	string	Typ des Optimierrs. Muss entweder 'sgd', 'adam' oder 'adamw' sein.
randomSeed	string	Zufälliger Seed, der bei Verwendung deterministischer Schulungen verwendet werden soll.
stepLRGamma	string	Der Wert des Gammawerts, wenn der Lernrate-Scheduler "Schritt" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
stepLRStepSize	string	Der Wert der Schrittgröße, wenn der Lernrateplaner "Schritt" ist. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
tileGridSize	string	Die Rastergröße, die zum Nebeneinander der einzelnen Bilder verwendet werden soll. Hinweis: TileGridSize darf nicht auf None gesetzt sein, um die Logik zur Erkennung kleiner Objekte zu aktivieren. Eine Zeichenfolge, die zwei ganze Zahlen im Mxn-Format enthält. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den Algorithmus "yolov5" nicht unterstützt.
tileOverlapRatio	string	Überlappungsverhältnis zwischen angrenzenden Kacheln in jeder Dimension. Muss im Bereich [0, 1) gleiten. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den Algorithmus "yolov5" nicht unterstützt.
tilePredictionsNmsThreshold	string	Der IOU-Schwellenwert zum Ausführen von NMS beim Zusammenführen von Vorhersagen von Kacheln und Bildern. Wird in Überprüfung/Rückschluss verwendet. Muss im Bereich [0, 1] gleiten. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den Algorithmus "yolov5" nicht unterstützt. NMS: Nicht maximale Unterdrückung
trainingBatchSize	string	Trainingsbatchgröße. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
validationBatchSize	string	Überprüfungsbatchgröße. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
validationIouThreshold	string	IOU-Schwellenwert, der beim Berechnen der Validierungsmetrik verwendet werden soll. Muss im Bereich [0, 1] gleiten.
validationMetricType	string	Metrische Berechnungsmethode, die für Validierungsmetriken verwendet werden soll. Muss "none", "coco", "voc" oder "coco_voc" sein.
warmupCosineLRCycles	string	Der Wert des Kosinuszyklus, wenn der Lernrateplaner "warmup_cosine" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
warmupCosineLRWarmupEpochs	string	Wert der Warmup-Epochen, wenn der Lernratenplaner "warmup_cosine" ist. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
weightDecay	string	Wert des Gewichtszerfalls, wenn der Optimierer "sgd", "adam" oder "adamw" lautet. Muss ein Gleitkomma im Bereich sein[0, 1].

ImageModelSettingsClassification

Objekt

Einstellungen, die für die Schulung des Modells verwendet werden. Weitere Informationen zu den verfügbaren Einstellungen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
advancedSettings	string		Einstellungen für erweiterte Szenarien.
amsGradient	boolean		Aktivieren Sie AMSGrad, wenn der Optimierer "adam" oder "adamw" ist.
augmentations	string		Einstellungen für die Verwendung von Augmentations.
beta1	number (float)		Wert von "Beta1", wenn der Optimierer "adam" oder "adamw" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
beta2	number (float)		Wert von 'Beta2', wenn der Optimierer 'adam' oder 'adamw' ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
checkpointFrequency	integer (int32)		Häufigkeit zum Speichern von Modellprüfpunkten. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
checkpointModel	MLFlowModelJobInput		Das vortrainierte Prüfpunktmodell für inkrementelle Schulungen.
checkpointRunId	string		Die ID einer vorherigen Ausführung mit einem vortrainierten Prüfpunkt für inkrementelle Schulungen.
distributed	boolean		Gibt an, ob verteilte Schulungen verwendet werden sollen.
earlyStopping	boolean		Aktivieren Sie die Logik während der Schulung frühzeitig beenden.
earlyStoppingDelay	integer (int32)		Minimale Anzahl von Epochen oder Validierungsauswertungen, die gewartet werden müssen, bevor die Verbesserung der primären Metrik für einen vorzeitigen Stopp nachverfolgt wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
earlyStoppingPatience	integer (int32)		Minimale Anzahl von Epochen oder Validierungsauswertungen ohne Verbesserung der primären Metrik, bevor der Lauf gestoppt wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
enableOnnxNormalization	boolean		Aktivieren Sie die Normalisierung beim Exportieren des ONNX-Modells.
evaluationFrequency	integer (int32)		Häufigkeit zum Auswerten des Validierungsdatensets zum Abrufen von Metrikergebnissen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
gradientAccumulationStep	integer (int32)		Gradientenakkumulation bedeutet, dass eine konfigurierte Anzahl von "GradAccumulationStep"-Schritten ausgeführt wird, ohne die Modellgewichtungen zu aktualisieren, während die Gradienten dieser Schritte akkumuliert werden, und dann die akkumulierten Gradienten zum Berechnen der Gewichtungsaktualisierungen verwendet werden. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
layersToFreeze	integer (int32)		Anzahl der Ebenen, die für das Modell fixiert werden sollen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Wenn Sie z. B. 2 als Wert für 'seresnext' übergeben, bedeutet dies, dass layer0 und layer1 eingefroren werden. Eine vollständige Liste der unterstützten Modelle und Details zum Einfrieren von Schichten finden Sie unter: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
learningRate	number (float)		Anfängliche Lernrate. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
learningRateScheduler	LearningRateScheduler	None	Lernratenplaner enum.
modelName	string		Der Name des Modells, das für die Schulung verwendet werden soll. Weitere Informationen zu den verfügbaren Modellen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
momentum	number (float)		Wert der Dynamik, wenn Optimierer 'sgd' ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
nesterov	boolean		Aktivieren Sie nesterov, wenn der Optimierer "sgd" ist.
numberOfEpochs	integer (int32)		Anzahl der Trainingsepochen Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
numberOfWorkers	integer (int32)		Anzahl der Datenlademitarbeiter. Muss eine nicht negative ganze Zahl sein.
optimizer	StochasticOptimizer	None	Stochastik-Optimierer für Bildmodelle.
randomSeed	integer (int32)		Zufälliger Seed, der bei Verwendung deterministischer Schulungen verwendet werden soll.
stepLRGamma	number (float)		Der Wert des Gammawerts, wenn der Lernrate-Scheduler "Schritt" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
stepLRStepSize	integer (int32)		Der Wert der Schrittgröße, wenn der Lernrateplaner "Schritt" ist. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
trainingBatchSize	integer (int32)		Trainingsbatchgröße. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
trainingCropSize	integer (int32)		Bildzuschneidegröße, die in das neurale Netzwerk für das Schulungsdatenset eingegeben wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
validationBatchSize	integer (int32)		Überprüfungsbatchgröße. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
validationCropSize	integer (int32)		Bildzuschneidegröße, die für das Validierungsdatenset in das neurale Netzwerk eingegeben wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
validationResizeSize	integer (int32)		Bildgröße, für die die Größe vor dem Zuschneiden des Gültigkeits-Datasets geändert werden soll. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
warmupCosineLRCycles	number (float)		Der Wert des Kosinuszyklus, wenn der Lernrateplaner "warmup_cosine" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
warmupCosineLRWarmupEpochs	integer (int32)		Wert der Warmup-Epochen, wenn der Lernratenplaner "warmup_cosine" ist. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
weightDecay	number (float)		Wert des Gewichtszerfalls, wenn der Optimierer "sgd", "adam" oder "adamw" lautet. Muss ein Gleitkomma im Bereich sein[0, 1].
weightedLoss	integer (int32)		Gewichtete Verlust. Die akzeptierten Werte sind 0 für keinen gewichteten Verlust. 1 für gewichteten Verlust mit sqrt. (class_weights). 2 für gewichtete Verlust mit class_weights. Muss 0 oder 1 oder 2 sein.

ImageModelSettingsObjectDetection

Objekt

Einstellungen, die für die Schulung des Modells verwendet werden. Weitere Informationen zu den verfügbaren Einstellungen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
advancedSettings	string		Einstellungen für erweiterte Szenarien.
amsGradient	boolean		Aktivieren Sie AMSGrad, wenn der Optimierer "adam" oder "adamw" ist.
augmentations	string		Einstellungen für die Verwendung von Augmentations.
beta1	number (float)		Wert von "Beta1", wenn der Optimierer "adam" oder "adamw" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
beta2	number (float)		Wert von 'Beta2', wenn der Optimierer 'adam' oder 'adamw' ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
boxDetectionsPerImage	integer (int32)		Maximale Anzahl von Erkennungen pro Bild für alle Klassen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den Algorithmus "yolov5" nicht unterstützt.
boxScoreThreshold	number (float)		Während des Rückschlusses werden nur Vorschläge mit einer Klassifizierungsbewertung zurückgegeben, die größer als BoxScoreThreshold ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich sein[0, 1].
checkpointFrequency	integer (int32)		Häufigkeit zum Speichern von Modellprüfpunkten. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
checkpointModel	MLFlowModelJobInput		Das vortrainierte Prüfpunktmodell für inkrementelle Schulungen.
checkpointRunId	string		Die ID einer vorherigen Ausführung mit einem vortrainierten Prüfpunkt für inkrementelle Schulungen.
distributed	boolean		Gibt an, ob verteilte Schulungen verwendet werden sollen.
earlyStopping	boolean		Aktivieren Sie die Logik während der Schulung frühzeitig beenden.
earlyStoppingDelay	integer (int32)		Minimale Anzahl von Epochen oder Validierungsauswertungen, die gewartet werden müssen, bevor die Verbesserung der primären Metrik für einen vorzeitigen Stopp nachverfolgt wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
earlyStoppingPatience	integer (int32)		Minimale Anzahl von Epochen oder Validierungsauswertungen ohne Verbesserung der primären Metrik, bevor der Lauf gestoppt wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
enableOnnxNormalization	boolean		Aktivieren Sie die Normalisierung beim Exportieren des ONNX-Modells.
evaluationFrequency	integer (int32)		Häufigkeit zum Auswerten des Validierungsdatensets zum Abrufen von Metrikergebnissen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
gradientAccumulationStep	integer (int32)		Gradientenakkumulation bedeutet, dass eine konfigurierte Anzahl von "GradAccumulationStep"-Schritten ausgeführt wird, ohne die Modellgewichtungen zu aktualisieren, während die Gradienten dieser Schritte akkumuliert werden, und dann die akkumulierten Gradienten zum Berechnen der Gewichtungsaktualisierungen verwendet werden. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
imageSize	integer (int32)		Bildgröße für Train und Validierung. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Hinweis: Der Trainingslauf kann in CUDA OOM kommen, wenn die Größe zu groß ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden nur für den Algorithmus "yolov5" unterstützt.
layersToFreeze	integer (int32)		Anzahl der Ebenen, die für das Modell fixiert werden sollen. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Wenn Sie z. B. 2 als Wert für 'seresnext' übergeben, bedeutet dies, dass layer0 und layer1 eingefroren werden. Eine vollständige Liste der unterstützten Modelle und Details zum Einfrieren von Schichten finden Sie unter: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
learningRate	number (float)		Anfängliche Lernrate. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
learningRateScheduler	LearningRateScheduler	None	Lernratenplaner enum.
maxSize	integer (int32)		Maximale Größe des Bilds, das neu skaliert werden soll, bevor es in das Backbone verschoben wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Hinweis: Der Trainingslauf kann zu CUDA OOM kommen, wenn die Größe zu groß ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den Algorithmus "yolov5" nicht unterstützt.
minSize	integer (int32)		Mindestgröße des Bilds, das neu skaliert werden soll, bevor es in das Backbone eingespeist wird. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein. Hinweis: Der Trainingslauf kann zu CUDA OOM kommen, wenn die Größe zu groß ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den Algorithmus "yolov5" nicht unterstützt.
modelName	string		Der Name des Modells, das für die Schulung verwendet werden soll. Weitere Informationen zu den verfügbaren Modellen finden Sie in der offiziellen Dokumentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
modelSize	ModelSize	None	Größe des Bildmodells.
momentum	number (float)		Wert der Dynamik, wenn Optimierer 'sgd' ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
multiScale	boolean		Aktivieren Sie das Bild mit mehreren Skalierungen durch unterschiedliche Bildgröße um +/- 50%. Hinweis: Der Schulungslauf kann in CUDA OOM erfolgen, wenn kein ausreichender GPU-Speicher vorhanden ist. Hinweis: Diese Einstellungen werden nur für den Algorithmus "yolov5" unterstützt.
nesterov	boolean		Aktivieren Sie nesterov, wenn der Optimierer "sgd" ist.
nmsIouThreshold	number (float)		IOU-Schwellenwert, der während der Ableitung in der NMS-Nachbearbeitung verwendet wird. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
numberOfEpochs	integer (int32)		Anzahl der Trainingsepochen Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
numberOfWorkers	integer (int32)		Anzahl der Datenlademitarbeiter. Muss eine nicht negative ganze Zahl sein.
optimizer	StochasticOptimizer	None	Stochastik-Optimierer für Bildmodelle.
randomSeed	integer (int32)		Zufälliger Seed, der bei Verwendung deterministischer Schulungen verwendet werden soll.
stepLRGamma	number (float)		Der Wert des Gammawerts, wenn der Lernrate-Scheduler "Schritt" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
stepLRStepSize	integer (int32)		Der Wert der Schrittgröße, wenn der Lernrateplaner "Schritt" ist. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
tileGridSize	string		Die Rastergröße, die zum Nebeneinander der einzelnen Bilder verwendet werden soll. Hinweis: TileGridSize darf nicht auf None gesetzt sein, um die Logik zur Erkennung kleiner Objekte zu aktivieren. Eine Zeichenfolge, die zwei ganze Zahlen im Mxn-Format enthält. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den Algorithmus "yolov5" nicht unterstützt.
tileOverlapRatio	number (float)		Überlappungsverhältnis zwischen angrenzenden Kacheln in jeder Dimension. Muss im Bereich [0, 1) gleiten. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den Algorithmus "yolov5" nicht unterstützt.
tilePredictionsNmsThreshold	number (float)		Der IOU-Schwellenwert zum Ausführen von NMS beim Zusammenführen von Vorhersagen von Kacheln und Bildern. Wird in Überprüfung/Rückschluss verwendet. Muss im Bereich [0, 1] gleiten. Hinweis: Diese Einstellungen werden für den Algorithmus "yolov5" nicht unterstützt.
trainingBatchSize	integer (int32)		Trainingsbatchgröße. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
validationBatchSize	integer (int32)		Überprüfungsbatchgröße. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
validationIouThreshold	number (float)		IOU-Schwellenwert, der beim Berechnen der Validierungsmetrik verwendet werden soll. Muss im Bereich [0, 1] gleiten.
validationMetricType	ValidationMetricType	None	Methode zur Berechnung der Metrik, die für Validierungsmetriken in Bildaufgaben verwendet werden soll.
warmupCosineLRCycles	number (float)		Der Wert des Kosinuszyklus, wenn der Lernrateplaner "warmup_cosine" ist. Muss ein Gleitkomma im Bereich [0, 1] sein.
warmupCosineLRWarmupEpochs	integer (int32)		Wert der Warmup-Epochen, wenn der Lernratenplaner "warmup_cosine" ist. Der Wert muss eine positive ganze Zahl sein.
weightDecay	number (float)		Wert des Gewichtszerfalls, wenn der Optimierer "sgd", "adam" oder "adamw" lautet. Muss ein Gleitkomma im Bereich sein[0, 1].

ImageObjectDetection

Objekt

Erkennung von Bildobjekten. Die Objekterkennung wird verwendet, um Objekte in einem Bild zu identifizieren und jedes Objekt mit einem Begrenzungsrahmen zu lokalisieren, z. B. alle Hunde und Katzen in einem Bild zu lokalisieren und einen Begrenzungsrahmen um jedes Objekt zu zeichnen.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
limitSettings	ImageLimitSettings		[Erforderlich] Beschränken Sie die Einstellungen für den AutoML-Auftrag.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Enumeration zum Festlegen der Ausführlichkeit des Protokolls.
modelSettings	ImageModelSettingsObjectDetection		Einstellungen, die für die Schulung des Modells verwendet werden.
primaryMetric	ObjectDetectionPrimaryMetrics	MeanAveragePrecision	Primäre Metriken für die Aufgabe Image ObjectDetection.
searchSpace	ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]		Suchbereich zum Sampling verschiedener Kombinationen von Modellen und deren Hyperparametern.
sweepSettings	ImageSweepSettings		Modellüberräumung und hyperparameterbezogene Einstellungen.
targetColumnName	string		Name der Zielspalte: Dies ist die Spalte mit Vorhersagewerten. Auch als Bezeichnungsspaltenname im Kontext von Klassifizierungsaufgaben bezeichnet.
taskType	string: ImageObjectDetection		[Erforderlich] Aufgabentyp für AutoMLJob.
trainingData	MLTableJobInput		[Erforderlich] Eingabe von Schulungsdaten.
validationData	MLTableJobInput		Überprüfungsdateneingaben.
validationDataSize	number (double)		Der Anteil des Schulungsdatensatzes, der für validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0,0 , 1,0) Angewendet, wenn kein Validierungsdatensatz bereitgestellt wird.

ImageSweepSettings

Objekt

Modellüberräumung und hyperparameterbezogene Einstellungen.

Name	Typ	Beschreibung
earlyTermination	EarlyTerminationPolicy: BanditPolicy MedianStoppingPolicy TruncationSelectionPolicy	Art der Richtlinie zur vorzeitigen Beendigung.
samplingAlgorithm	SamplingAlgorithmType	[Erforderlich] Typ der Hyperparameter-Samplingalgorithmen.

InputDeliveryMode

Enumeration

Enumeration, um den Übermittlungsmodus für Eingabedaten zu bestimmen.

Wert	Beschreibung
ReadOnlyMount
ReadWriteMount
Download
Direct
EvalMount
EvalDownload

InstanceSegmentationPrimaryMetrics

Enumeration

Primäre Metriken für InstanceSegmentation-Aufgaben.

Wert	Beschreibung
MeanAveragePrecision	Die mittlere durchschnittliche Genauigkeit (Mean Average Precision, MAP) ist der Durchschnitt von AP (Average Precision). AP wird für jede Klasse berechnet und gemittelt, um den MAP zu erhalten.

JobBase

Objekt

Ressourcenumschlag für Azure Resource Manager.

Name	Typ	Beschreibung
id	string	Vollqualifizierte Ressourcen-ID für die Ressource. Zum Beispiel - /subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/{resourceProviderNamespace}/{resourceType}/{resourceName}
name	string	Der Name der Ressource
properties	JobBaseProperties: AutoMLJob CommandJob PipelineJob SparkJob SweepJob	[Erforderlich] Zusätzliche Attribute der Entität.
systemData	systemData	Azure Resource Manager-Metadaten, die createdBy- und modifiedBy-Informationen enthalten.
type	string	Der Typ der Ressource. Z. B. "Microsoft.Compute/virtualMachines" oder "Microsoft.Storage/storageAccounts"

JobInputType

Enumeration

Enumeration, um den Auftragseingabetyp zu bestimmen.

Wert	Beschreibung
literal
uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

JobLimitsType

Enumeration

Wert	Beschreibung
Command
Sweep

JobOutputType

Enumeration

Enumeration, um den Auftragsausgabetyp zu bestimmen.

Wert	Beschreibung
uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

JobResourceConfiguration

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
dockerArgs	string		Zusätzliche Argumente, die an den Docker-Ausführungsbefehl übergeben werden sollen. Dadurch würden alle Parameter außer Kraft gesetzt, die bereits vom System oder in diesem Abschnitt festgelegt wurden. Dieser Parameter wird nur für Azure ML-Computetypen unterstützt.
dockerArgsList	string[]		Zusätzliche Argumente, die an den Docker-Ausführungsbefehl übergeben werden sollen, als Sammlung. Dadurch würden alle Parameter außer Kraft gesetzt, die bereits vom System oder in diesem Abschnitt festgelegt wurden. Dieser Parameter wird nur für Azure ML-Computetypen unterstützt.
instanceCount	integer (int32)	1	Optionale Anzahl von Instanzen oder Knoten, die vom Computeziel verwendet werden.
instanceType	string		Optionaler Vm-Typ, der vom Computeziel unterstützt wird.
properties			Zusätzlicher Eigenschaftenbehälter.
shmSize	string pattern: \d+[bBkKmMgG]	2g	Größe des freigegebenen Speicherblocks des Docker-Containers. Dies sollte im Format (Zahl) (Einheit) liegen, wobei die Zahl größer als 0 sein soll und die Einheit eine von b(Bytes), k(Kilobyte), m(Megabyte) oder g(Gigabyte) sein kann.

JobService

Objekt

Definition des Auftragsendpunkts

Name	Typ	Beschreibung
endpoint	string	URL für Endpunkt.
errorMessage	string	Jeder Fehler im Dienst.
jobServiceType	string	Endpunkttyp.
nodes	Nodes: AllNodes	Knoten, auf denen der Benutzer den Dienst starten möchte. Wenn Knoten nicht auf NULL festgelegt oder festgelegt sind, wird der Dienst nur auf Füllzeichenknoten gestartet.
port	integer (int32)	Port für Endpunkt.
properties	object	Zusätzliche Eigenschaften, die für den Endpunkt festgelegt werden sollen.
status	string	Status des Endpunkts.

JobStatus

Enumeration

Der Status eines Auftrags.

Wert	Beschreibung
NotStarted	Die Ausführung wurde noch nicht gestartet.
Starting	Die Ausführung wurde gestartet. Der Benutzer verfügt über eine Ausführungs-ID.
Provisioning	(Zur Zeit nicht verwendet) Es wird verwendet, wenn ES das Computeziel erstellt.
Preparing	Die Ausführungsumgebung wird vorbereitet.
Queued	Der Auftrag wird im Computeziel in die Warteschlange eingereiht. In BatchAI befindet sich der Auftrag beispielsweise in der Warteschlange, während darauf gewartet wird, dass alle erforderlichen Knoten bereit sind.
Running	Der Auftrag wurde im Computeziel ausgeführt.
Finalizing	Der Auftrag wird im Ziel abgeschlossen. Er befindet sich jetzt im Ausgabesammlungsstatus.
CancelRequested	Für den Job wurde eine Stornierung beantragt.
Completed	Der Auftrag wurde erfolgreich abgeschlossen. Dies spiegelt wider, dass sowohl der Auftrag selbst als auch der Ausgabesammlungsstatus erfolgreich abgeschlossen wurden
Failed	Job fehlgeschlagen.
Canceled	Nach der Abbruchanforderung wird der Auftrag nun erfolgreich abgebrochen.
NotResponding	Wenn der Frequenztakt aktiviert ist und die Ausführung keine Informationen in RunHistory aktualisiert, wechselt die Ausführung in den NotResponding-Zustand. NotResponding ist der einzige Staat, der von strengen Übergangsanordnungen ausgenommen ist. Eine Ausführung kann von NotResponding zu einem der vorherigen Zustände wechseln.
Paused	Der Job wird von Benutzern angehalten. Einige Anpassungen an Beschriftungsaufträgen können nur im angehaltenen Zustand vorgenommen werden.
Unknown	Standardauftragsstatus, wenn er nicht allen anderen Status zugeordnet ist

JobTier

Enumeration

Aufzählung, um die Auftragsebene zu bestimmen.

Wert	Beschreibung
Null
Spot
Basic
Standard
Premium

JobType

Enumeration

Enumeration, um den Typ des Auftrags zu bestimmen.

Wert	Beschreibung
AutoML
Command
Sweep
Pipeline
Spark

LearningRateScheduler

Enumeration

Lernratenplaner enum.

Wert	Beschreibung
None	Kein Lerntarifplaner ausgewählt.
WarmupCosine	Kosinusglühen mit Warmup.
Step	Stufenweiser Lernratenplaner.

LiteralJobInput

Objekt

Literaler Eingabetyp.

Name	Typ	Beschreibung
description	string	Beschreibung für die Eingabe.
jobInputType	string: literal	[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
value	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]	[Erforderlich] Literalwert für die Eingabe.

LogVerbosity

Enumeration

Enumeration zum Festlegen der Ausführlichkeit des Protokolls.

Wert	Beschreibung
NotSet	Es werden keine Protokolle ausgegeben.
Debug	Debug- und höhere Protokollanweisungen werden protokolliert.
Info	Info und obige Log-Anweisungen werden protokolliert.
Warning	Warnung und höhere Protokollanweisungen werden protokolliert.
Error	Fehler und höhere Protokollanweisungen werden protokolliert.
Critical	Nur kritische Aussagen werden protokolliert.

ManagedIdentity

Objekt

Konfiguration der verwalteten Identität.

Name	Typ	Beschreibung
clientId	string (uuid)	Gibt eine vom Benutzer zugewiesene Identität nach Client-ID an. Legen Sie für das vom System zugewiesene Feld nicht fest.
identityType	string: Managed	[Erforderlich] Gibt den Typ des Identitätsframeworks an.
objectId	string (uuid)	Gibt eine vom Benutzer zugewiesene Identität nach Objekt-ID an. Legen Sie für das vom System zugewiesene Feld nicht fest.
resourceId	string	Gibt eine vom Benutzer zugewiesene Identität durch ARM-Ressourcen-ID an. Legen Sie für das vom System zugewiesene Feld nicht fest.

MedianStoppingPolicy

Objekt

Definiert eine Richtlinie für die vorzeitige Beendigung basierend auf den laufenden Durchschnitten der primären Metrik aller Ausführungen

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
delayEvaluation	integer (int32)	0	Anzahl der Intervalle, um die die erste Auswertung verzögert werden soll.
evaluationInterval	integer (int32)	0	Intervall (Anzahl der Ausführungen) zwischen Richtlinienauswertungen.
policyType	string: MedianStopping		[Erforderlich] Name der Richtlinienkonfiguration

MLFlowModelJobInput

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
description	string		Beschreibung für die Eingabe.
jobInputType	string: mlflow_model		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
mode	InputDeliveryMode	ReadOnlyMount	Enumeration, um den Übermittlungsmodus für Eingabedaten zu bestimmen.
uri	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.

MLFlowModelJobOutput

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
assetName	string		Ausgabeobjektname.
description	string		Beschreibung für die Ausgabe.
jobOutputType	string: mlflow_model		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
mode	OutputDeliveryMode	ReadWriteMount	Enumerationen des Ausgabedatenbereitstellungsmodus.
uri	string		Ausgabeobjekt-URI.

MLTableJobInput

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
description	string		Beschreibung für die Eingabe.
jobInputType	string: mltable		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
mode	InputDeliveryMode	ReadOnlyMount	Enumeration, um den Übermittlungsmodus für Eingabedaten zu bestimmen.
uri	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.

MLTableJobOutput

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
assetName	string		Ausgabeobjektname.
description	string		Beschreibung für die Ausgabe.
jobOutputType	string: mltable		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
mode	OutputDeliveryMode	ReadWriteMount	Enumerationen des Ausgabedatenbereitstellungsmodus.
uri	string		Ausgabeobjekt-URI.

ModelSize

Enumeration

Größe des Bildmodells.

Wert	Beschreibung
None	Kein Wert ausgewählt.
Small	Kleinformat.
Medium	Mittlere Größe.
Large	Großformat.
ExtraLarge	Extra große Größe.

Mpi

Objekt

Konfiguration der MPI-Verteilung.

Name	Typ	Beschreibung
distributionType	string: Mpi	[Erforderlich] Gibt den Typ des Verteilungsframeworks an.
processCountPerInstance	integer (int32)	Anzahl der Prozesse pro MPI-Knoten.

NCrossValidationsMode

Enumeration

Bestimmt, wie der Wert von N-Kreuz-Validierungen bestimmt wird.

Wert	Beschreibung
Auto	Bestimmen Sie automatisch den Wert für N-Kreuz-Validierungen. Wird nur für die AutoML-Aufgabe "Forecasting" unterstützt.
Custom	Verwenden Sie einen benutzerdefinierten N-Kreuz-Validierungswert.

NlpVerticalFeaturizationSettings

Objekt

Name	Typ	Beschreibung
datasetLanguage	string	Datasetsprache, nützlich für die Textdaten.

NlpVerticalLimitSettings

Objekt

Einschränkungen bei der Auftragsausführung.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
maxConcurrentTrials	integer (int32)	1	Maximale anzahl gleichzeitige AutoML-Iterationen.
maxTrials	integer (int32)	1	Anzahl der AutoML-Iterationen.
timeout	string (duration)	P7D	AutoML-Auftragstimeout.

NodesValueType

Enumeration

Die aufgezählten Typen für den Knotenwert

Wert	Beschreibung
All

NotificationSetting

Objekt

Konfiguration für die Benachrichtigung.

Name	Typ	Beschreibung
emailOn	EmailNotificationEnableType[]	Senden einer E-Mail-Benachrichtigung an den Benutzer im angegebenen Benachrichtigungstyp
emails	string[]	Dies ist die E-Mail-Empfängerliste, die eine Beschränkung von 499 Zeichen insgesamt mit Kommatrennzeichen hat.
webhooks	object	Senden eines Webhook-Rückrufs an einen Dienst. Der Schlüssel ist ein vom Benutzer bereitgestellter Name für den Webhook.

ObjectDetectionPrimaryMetrics

Enumeration

Primäre Metriken für die Aufgabe Image ObjectDetection.

Wert	Beschreibung
MeanAveragePrecision	Die mittlere durchschnittliche Genauigkeit (Mean Average Precision, MAP) ist der Durchschnitt von AP (Average Precision). AP wird für jede Klasse berechnet und gemittelt, um den MAP zu erhalten.

Objective

Objekt

Ziel der Optimierung.

Name	Typ	Beschreibung
goal	Goal	[Erforderlich] Definiert unterstützte Metrikziele für die Hyperparameteroptimierung.
primaryMetric	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]	[Erforderlich] Name der zu optimierenden Metrik.

OutputDeliveryMode

Enumeration

Enumerationen des Ausgabedatenbereitstellungsmodus.

Wert	Beschreibung
ReadWriteMount
Upload
Direct

PipelineJob

Objekt

Pipeline-Auftragsdefinition: Definiert generische MFE-Attribute.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
componentId	string		ARM-Ressourcen-ID der Komponentenressource.
computeId	string		ARM-Ressourcen-ID der Computeressource.
description	string		Der Text der Objektbeschreibung.
displayName	string		Anzeigename des Auftrags.
experimentName	string	Default	Der Name des Experiments, zu dem der Auftrag gehört. Wenn nicht festgelegt, wird der Auftrag im Experiment "Standard" platziert.
identity	IdentityConfiguration: AmlToken ManagedIdentity UserIdentity		Identitätskonfiguration. Wenn festgelegt, sollte dies eine von AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity oder NULL sein. Der Standardwert ist AmlToken, wenn null.
inputs	object		Eingaben für den Pipelineauftrag.
isArchived	boolean	False	Ist die Ressource archiviert?
jobType	string: Pipeline		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
jobs			Aufträge konstruieren den Pipelineauftrag.
notificationSetting	NotificationSetting		Benachrichtigungseinstellung für den Auftrag
outputs	object		Ausgaben für den Pipelineauftrag
properties	object		Das Objekteigenschaftenverzeichnis.
services	<string,  JobService>		Liste der JobEndpoints. Für lokale Aufträge verfügt ein Auftragsendpunkt über einen Endpunktwert von FileStreamObject.
settings			Pipelineeinstellungen für Dinge wie ContinueRunOnStepFailure usw.
sourceJobId	string		ARM-Ressourcen-ID des Quellauftrags.
status	JobStatus		Status des Auftrags.
tags	object		Tagwörterbuch. Tags können hinzugefügt, entfernt und aktualisiert werden.

PyTorch

Objekt

Konfiguration der PyTorch-Verteilung.

Name	Typ	Beschreibung
distributionType	string: PyTorch	[Erforderlich] Gibt den Typ des Verteilungsframeworks an.
processCountPerInstance	integer (int32)	Anzahl der Prozesse pro Knoten.

QueueSettings

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
jobTier	JobTier	Null	Aufzählung, um die Auftragsebene zu bestimmen.

RandomSamplingAlgorithm

Objekt

Definiert einen Sampling-Algorithmus, der Werte nach dem Zufallsprinzip generiert

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
rule	RandomSamplingAlgorithmRule	Random	Der spezifische Typ des Zufallsalgorithmus
samplingAlgorithmType	string: Random		[Erforderlich] Der Algorithmus zum Generieren von Hyperparameterwerten zusammen mit Konfigurationseigenschaften
seed	integer (int32)		Eine optionale ganze Zahl, die als Ausgangswert für die Zufallszahlengenerierung verwendet werden soll

RandomSamplingAlgorithmRule

Enumeration

Der spezifische Typ des Zufallsalgorithmus

Wert	Beschreibung
Random
Sobol

Regression

Objekt

Regressionsaufgabe in der vertikalen AutoML-Tabelle.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
cvSplitColumnNames	string[]		Spalten, die für CVSplit-Daten verwendet werden sollen.
featurizationSettings	TableVerticalFeaturizationSettings		Reifungseingaben, die für den AutoML-Auftrag erforderlich sind.
limitSettings	TableVerticalLimitSettings		Ausführungseinschränkungen für AutoMLJob.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Enumeration zum Festlegen der Ausführlichkeit des Protokolls.
nCrossValidations	NCrossValidations: AutoNCrossValidations CustomNCrossValidations		Anzahl der Kreuzvalidierungsfalten, die auf das Trainingsdataset angewendet werden sollen, wenn kein Validierungsdataset bereitgestellt wird.
primaryMetric	RegressionPrimaryMetrics	NormalizedRootMeanSquaredError	Primäre Metriken für die Regressionsaufgabe.
targetColumnName	string		Name der Zielspalte: Dies ist die Spalte mit Vorhersagewerten. Auch als Bezeichnungsspaltenname im Kontext von Klassifizierungsaufgaben bezeichnet.
taskType	string: Regression		[Erforderlich] Aufgabentyp für AutoMLJob.
testData	MLTableJobInput		Testen sie die Dateneingabe.
testDataSize	number (double)		Der Anteil des Testdatensatzes, der für validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0,0 , 1,0) Angewendet, wenn kein Validierungsdatensatz bereitgestellt wird.
trainingData	MLTableJobInput		[Erforderlich] Eingabe von Schulungsdaten.
trainingSettings	RegressionTrainingSettings		Eingaben für die Schulungsphase für einen AutoML-Auftrag.
validationData	MLTableJobInput		Überprüfungsdateneingaben.
validationDataSize	number (double)		Der Anteil des Schulungsdatensatzes, der für validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0,0 , 1,0) Angewendet, wenn kein Validierungsdatensatz bereitgestellt wird.
weightColumnName	string		Der Name der Beispielgewichtungsspalte. Automatisierte ML unterstützt eine gewichtete Spalte als Eingabe, wodurch Zeilen in den Daten nach oben oder unten gewichtet werden.

RegressionModels

Enumeration

Enumeration für alle Regressionsmodelle, die von AutoML unterstützt werden.

Wert	Beschreibung
ElasticNet	Elastic Net ist eine beliebte Art der regularisierten linearen Regression, die zwei beliebte Strafen kombiniert, insbesondere die Straffunktionen L1 und L2.
GradientBoosting	Die Technik, Wochenlernende in einen starken Lernenden zu überführen, wird als Boosting bezeichnet. Der Prozess des Gradientenverstärkungsalgorithmus arbeitet mit dieser Ausführungstheorie.
DecisionTree	Entscheidungsbäume sind eine nicht-parametrische überwachte Lernmethode, die sowohl für Klassifizierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet wird. Ziel ist es, ein Modell zu erstellen, das den Wert einer Zielvariablen vorhersagt, indem einfache Entscheidungsregeln gelernt werden, die aus den Datenmerkmalen abgeleitet werden.
KNN	Der K-Nearest-Neighbors-Algorithmus (KNN) verwendet "Merkmalsähnlichkeit", um die Werte neuer Datenpunkte vorherzusagen, was weiter bedeutet, dass dem neuen Datenpunkt ein Wert zugewiesen wird, der darauf basiert, wie genau er mit den Punkten im Trainingssatz übereinstimmt.
LassoLars	Lasso-Modellanpassung mit Least-Angle-Regression a.k.a. Lars. Es handelt sich um ein lineares Modell, das mit einem L1-Prior als Regularisierer trainiert wurde.
SGD	SGD: Der stochastische Gradientenabstieg ist ein Optimierungsalgorithmus, der häufig in Anwendungen des maschinellen Lernens verwendet wird, um die Modellparameter zu finden, die der besten Anpassung zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ergebnissen entsprechen. Es ist eine ungenaue, aber mächtige Technik.
RandomForest	Random Forest ist ein überwachter Lernalgorithmus. Der "Wald", den es aufbaut, ist ein Ensemble von Entscheidungsbäumen, die normalerweise mit der "Bagging"-Methode trainiert werden. Die Grundidee der Bagging-Methode ist, dass eine Kombination von Lernmodellen das Gesamtergebnis erhöht.
ExtremeRandomTrees	Extreme Trees ist ein Ensemble-Algorithmus für maschinelles Lernen, der die Vorhersagen aus vielen Entscheidungsbäumen kombiniert. Es hängt mit dem weit verbreiteten Random-Forest-Algorithmus zusammen.
LightGBM	LightGBM ist ein Gradient Boosting-Framework, das baumbasierte Lernalgorithmen verwendet.
XGBoostRegressor	XGBoostRegressor: Extreme Gradient Boosting Regressor ist ein überwachtes maschinelles Lernmodell, das ein Ensemble von Basislernern verwendet.

RegressionPrimaryMetrics

Enumeration

Primäre Metriken für die Regressionsaufgabe.

Wert	Beschreibung
SpearmanCorrelation	Der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient ist ein nichtparametrisches Maß für die Rangkorrelation.
NormalizedRootMeanSquaredError	Der Normalized Mean Squared Error (NRMSE), der RMSE, erleichtert den Vergleich zwischen Modellen mit unterschiedlichen Skalen.
R2Score	Der R2-Score ist eine der Leistungsbewertungsmaße für prognosebasierte Modelle des maschinellen Lernens.
NormalizedMeanAbsoluteError	Der Normalisierte mittlere absolute Fehler (NMAE) ist eine Validierungsmetrik zum Vergleich des mittleren absoluten Fehlers (MAE) von (Zeit-)Reihen mit verschiedenen Skalen.

RegressionTrainingSettings

Objekt

Konfiguration im Zusammenhang mit dem Regressionstraining.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
allowedTrainingAlgorithms	RegressionModels[]		Zulässige Modelle für Regressionsaufgabe.
blockedTrainingAlgorithms	RegressionModels[]		Blockierte Modelle für Regressionsaufgabe.
enableDnnTraining	boolean	False	Aktivieren Sie die Empfehlung von DNN-Modellen.
enableModelExplainability	boolean	True	Kennzeichnen Sie die Kennzeichnung, um die Erläuterung für das beste Modell zu aktivieren.
enableOnnxCompatibleModels	boolean	False	Kennzeichnung zum Aktivieren von onnx-kompatiblen Modellen.
enableStackEnsemble	boolean	True	Stapelensembleausführung aktivieren.
enableVoteEnsemble	boolean	True	Aktivieren Des Abstimmungsensembles.
ensembleModelDownloadTimeout	string (duration)	PT5M	Während der VotingEnsemble- und StackEnsemble-Modellgeneration werden mehrere einbaute Modelle aus den vorherigen Kinderläufen heruntergeladen. Konfigurieren Sie diesen Parameter mit einem höheren Wert als 300 Sek., wenn mehr Zeit erforderlich ist.
stackEnsembleSettings	StackEnsembleSettings		Einstellungen für Stack-Ensembles für die Ausführung von Stack-Ensembles.

SamplingAlgorithmType

Enumeration

Wert	Beschreibung
Grid
Random
Bayesian

SeasonalityMode

Enumeration

Prognose des saisonalen Modus.

Wert	Beschreibung
Auto	Die Saisonalität wird automatisch bestimmt.
Custom	Verwenden Sie den benutzerdefinierten Wert für die Saisonalität.

ShortSeriesHandlingConfiguration

Enumeration

Der Parameter, der definiert, wie AutoML kurze Zeitreihen verarbeiten soll.

Wert	Beschreibung
None	Stellt den Wert no/null dar.
Auto	Kurze Serien werden aufgefüllt, wenn keine langen Serien vorhanden sind, andernfalls werden kurze Serien weggelassen.
Pad	Alle kurzen Serien werden gepolstert.
Drop	Alle Kurzserien werden fallen gelassen.

SparkJob

Objekt

Definition des Spark-Auftrags.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
archives	string[]		Archivdateien, die im Auftrag verwendet werden.
args	string		Argumente für den Auftrag.
codeId	string (arm-id) minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Erforderlich] Arm-ID der Coderessource.
componentId	string		ARM-Ressourcen-ID der Komponentenressource.
computeId	string		ARM-Ressourcen-ID der Computeressource.
conf	object		Konfigurierte Spark-Eigenschaften.
description	string		Der Text der Objektbeschreibung.
displayName	string		Anzeigename des Auftrags.
entry	SparkJobEntry: SparkJobPythonEntry SparkJobScalaEntry		[Erforderlich] Der Eintrag, der beim Starten des Auftrags ausgeführt werden soll.
environmentId	string (arm-id)		Die ARM-Ressourcen-ID der Umgebungsspezifikation für den Auftrag.
environmentVariables	object		Umgebungsvariablen, die im Auftrag enthalten sind.
experimentName	string	Default	Der Name des Experiments, zu dem der Auftrag gehört. Wenn nicht festgelegt, wird der Auftrag im Experiment "Standard" platziert.
files	string[]		Dateien, die im Auftrag verwendet werden.
identity	IdentityConfiguration: AmlToken ManagedIdentity UserIdentity		Identitätskonfiguration. Wenn festgelegt, sollte dies eine von AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity oder NULL sein. Der Standardwert ist AmlToken, wenn null.
inputs	object		Zuordnung von Eingabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.
isArchived	boolean	False	Ist die Ressource archiviert?
jars	string[]		Jar-Dateien, die im Auftrag verwendet werden.
jobType	string: Spark		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
notificationSetting	NotificationSetting		Benachrichtigungseinstellung für den Auftrag
outputs	object		Zuordnung von Ausgabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.
properties	object		Das Objekteigenschaftenverzeichnis.
pyFiles	string[]		Python-Dateien, die im Auftrag verwendet werden.
queueSettings	QueueSettings		Warteschlangeneinstellungen für den Auftrag
resources	SparkResourceConfiguration		Berechnen der Ressourcenkonfiguration für den Auftrag.
services	<string,  JobService>		Liste der JobEndpoints. Für lokale Aufträge verfügt ein Auftragsendpunkt über einen Endpunktwert von FileStreamObject.
status	JobStatus		Status des Auftrags.
tags	object		Tagwörterbuch. Tags können hinzugefügt, entfernt und aktualisiert werden.

SparkJobEntryType

Enumeration

Wert	Beschreibung
SparkJobPythonEntry
SparkJobScalaEntry

SparkJobPythonEntry

Objekt

Name	Typ	Beschreibung
file	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]	[Erforderlich] Relativer Python-Dateipfad für den Einstiegspunkt des Auftrags.
sparkJobEntryType	string: SparkJobPythonEntry	[Erforderlich] Typ des Einstiegspunkts des Auftrags.

SparkJobScalaEntry

Objekt

Name	Typ	Beschreibung
className	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]	[Erforderlich] Scala-Klassenname, der als Einstiegspunkt verwendet wird.
sparkJobEntryType	string: SparkJobScalaEntry	[Erforderlich] Typ des Einstiegspunkts des Auftrags.

SparkResourceConfiguration

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
instanceType	string		Optionaler Vm-Typ, der vom Computeziel unterstützt wird.
runtimeVersion	string	3.1	Version der Spark-Runtime, die für den Auftrag verwendet wird.

StackEnsembleSettings

Objekt

Erweitert die Einstellung zum Anpassen der StackEnsemble-Ausführung.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
stackMetaLearnerKWargs			Optionale Parameter, die an den Initialisierer des Metalerners übergeben werden sollen.
stackMetaLearnerTrainPercentage	number (double)	0.2	Gibt den Anteil des Schulungssatzes (beim Auswählen des Trainings- und Validierungstyps) an, der für die Schulung des Metalerners reserviert werden soll. Der Standardwert ist 0,2.
stackMetaLearnerType	StackMetaLearnerType	None	Der Meta-Learner ist ein Modell, das auf den Ausgaben der einzelnen heterogenen Modelle trainiert ist.\r\nStandard-Meta-Learner sind LogisticRegression für Klassifikationsaufgaben (oder LogisticRegressionCV, falls Kreuzvalidierung aktiviert ist) und ElasticNet für Regressions-/Prognoseaufgaben (oder ElasticNetCV, falls Crossvalidierung aktiviert ist).\r\nDieser Parameter kann einer der folgenden Strings sein: LogisticRegression, LogisticRegressionCV, LightGBMClassifier, ElasticNet, ElasticNetCV, LightGBMRegressor oder LinearRegression

StackMetaLearnerType

Enumeration

Der Meta-Learner ist ein Modell, das auf den Ausgaben der einzelnen heterogenen Modelle trainiert ist.\r\nStandard-Meta-Learner sind LogisticRegression für Klassifikationsaufgaben (oder LogisticRegressionCV, falls Kreuzvalidierung aktiviert ist) und ElasticNet für Regressions-/Prognoseaufgaben (oder ElasticNetCV, falls Crossvalidierung aktiviert ist).\r\nDieser Parameter kann einer der folgenden Strings sein: LogisticRegression, LogisticRegressionCV, LightGBMClassifier, ElasticNet, ElasticNetCV, LightGBMRegressor oder LinearRegression

Wert	Beschreibung
None
LogisticRegression	Standard-Metalerner sind LogisticRegression für Klassifizierungsaufgaben.
LogisticRegressionCV	Standardmäßige Meta-Lerner sind LogisticRegression für die Klassifizierungsaufgabe, wenn der Lebenslauf aktiviert ist.
LightGBMClassifier
ElasticNet	Standard-Metalerner sind LogisticRegression für die Regressionsaufgabe.
ElasticNetCV	Standardmäßige Metalerner sind LogisticRegression für die Regressionsaufgabe, wenn der Lebenslauf aktiviert ist.
LightGBMRegressor
LinearRegression

StochasticOptimizer

Enumeration

Stochastik-Optimierer für Bildmodelle.

Wert	Beschreibung
None	Kein Optimierer ausgewählt.
Sgd	Stochastischer Gradientenabstiegsoptimierer.
Adam	Adam ist ein Algorithmus, der stochastische Zielfunktionen auf der Grundlage adaptiver Schätzungen von Momenten optimiert
Adamw	AdamW ist eine Variante des Optimierers Adam, die eine verbesserte Implementierung des Gewichtsabbaus bietet.

SweepJob

Objekt

Definition des Sweep-Auftrags.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
componentId	string		ARM-Ressourcen-ID der Komponentenressource.
computeId	string		ARM-Ressourcen-ID der Computeressource.
description	string		Der Text der Objektbeschreibung.
displayName	string		Anzeigename des Auftrags.
earlyTermination	EarlyTerminationPolicy: BanditPolicy MedianStoppingPolicy TruncationSelectionPolicy		Richtlinien für vorzeitige Beendigungen ermöglichen das Abbrechen von Ausführungsvorgängen mit schlechter Leistung, bevor sie abgeschlossen sind
experimentName	string	Default	Der Name des Experiments, zu dem der Auftrag gehört. Wenn nicht festgelegt, wird der Auftrag im Experiment "Standard" platziert.
identity	IdentityConfiguration: AmlToken ManagedIdentity UserIdentity		Identitätskonfiguration. Wenn festgelegt, sollte dies eine von AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity oder NULL sein. Der Standardwert ist AmlToken, wenn null.
inputs	object		Zuordnung von Eingabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.
isArchived	boolean	False	Ist die Ressource archiviert?
jobType	string: Sweep		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
limits	SweepJobLimits		Grenzwert für "Aufräumen von Auftrag".
notificationSetting	NotificationSetting		Benachrichtigungseinstellung für den Auftrag
objective	Objective		[Erforderlich] Optimierungsziel.
outputs	object		Zuordnung von Ausgabedatenbindungen, die im Auftrag verwendet werden.
properties	object		Das Objekteigenschaftenverzeichnis.
queueSettings	QueueSettings		Warteschlangeneinstellungen für den Auftrag
samplingAlgorithm	SamplingAlgorithm: BayesianSamplingAlgorithm GridSamplingAlgorithm RandomSamplingAlgorithm		[Erforderlich] Der Hyperparameter-Samplingalgorithmus
searchSpace			[Erforderlich] Ein Wörterbuch, das jeden Parameter und seine Verteilung enthält. Der Wörterbuchschlüssel ist der Name des Parameters.
services	<string,  JobService>		Liste der JobEndpoints. Für lokale Aufträge verfügt ein Auftragsendpunkt über einen Endpunktwert von FileStreamObject.
status	JobStatus		Status des Auftrags.
tags	object		Tagwörterbuch. Tags können hinzugefügt, entfernt und aktualisiert werden.
trial	TrialComponent		[Erforderlich] Definition der Testkomponente.

SweepJobLimits

Objekt

Sweep Job Limit-Klasse.

Name	Typ	Beschreibung
jobLimitsType	string: Sweep	[Erforderlich] JobLimit-Typ.
maxConcurrentTrials	integer (int32)	Aufräumen des Auftrags max. gleichzeitige Testversionen.
maxTotalTrials	integer (int32)	"Auftrag aufräumen" max. Gesamtversuche.
timeout	string (duration)	Die maximale Laufzeit im ISO 8601-Format, nach der der Auftrag abgebrochen wird. Unterstützt nur die Dauer mit der Genauigkeit so niedrig wie Sekunden.
trialTimeout	string (duration)	Timeoutwert für "Testauftrag aufräumen".

systemData

Objekt

Metadaten zur Erstellung und letzten Änderung der Ressource.

Name	Typ	Beschreibung
createdAt	string (date-time)	Der Zeitstempel der Ressourcenerstellung (UTC).
createdBy	string	Die Identität, die die Ressource erstellt hat.
createdByType	createdByType	Der Identitätstyp, der die Ressource erstellt hat.
lastModifiedAt	string (date-time)	Der Zeitstempel der letzten Änderung der Ressource (UTC)
lastModifiedBy	string	Die Identität, die die Ressource zuletzt geändert hat.
lastModifiedByType	createdByType	Der Identitätstyp, der die Ressource zuletzt geändert hat.

TableVerticalFeaturizationSettings

Objekt

Konfiguration der Featurisierung.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
blockedTransformers	BlockedTransformers[]		Diese Transformatoren dürfen nicht bei der Reifung verwendet werden.
columnNameAndTypes	object		Wörterbuch des Spaltennamens und seines Typs (int, float, string, datetime usw.).
datasetLanguage	string		Datasetsprache, nützlich für die Textdaten.
enableDnnFeaturization	boolean	False	Bestimmt, ob Dnn-basierte Featurizer für die Daten-Featurisierung verwendet werden sollen.
mode	FeaturizationMode	Auto	Featurisierungsmodus : Der Benutzer kann den Standardmodus "Auto" beibehalten, und AutoML übernimmt die erforderliche Transformation der Daten in der Featurisierungsphase. Wenn "Aus" ausgewählt ist, wird keine Featurierung durchgeführt. Wenn "Benutzerdefiniert" ausgewählt ist, können Benutzer zusätzliche Eingaben angeben, um anzupassen, wie die Reifung erfolgt.
transformerParams	object		Der Benutzer kann zusätzliche Transformatoren angeben, die zusammen mit den Spalten verwendet werden sollen, auf die er angewendet wird, und Parameter für den Transformatorkonstruktor.

TableVerticalLimitSettings

Objekt

Einschränkungen bei der Auftragsausführung.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
enableEarlyTermination	boolean	True	Aktivieren einer vorzeitigen Beendigung, bestimmt, ob AutoMLJob frühzeitig beendet wird, wenn in den letzten 20 Iterationen keine Bewertungsverbesserungen vorliegen.
exitScore	number (double)		Beenden Sie die Bewertung für den AutoML-Auftrag.
maxConcurrentTrials	integer (int32)	1	Maximale gleichzeitige Iteration.
maxCoresPerTrial	integer (int32)	-1	Max. Kerne pro Iteration.
maxTrials	integer (int32)	1000	Anzahl von Iterationen.
timeout	string (duration)	PT6H	AutoML-Auftragstimeout.
trialTimeout	string (duration)	PT30M	Iterationstimeout.

TargetAggregationFunction

Enumeration

Zielaggregatfunktion.

Wert	Beschreibung
None	Stellt keinen Wertesatz dar.
Sum
Max
Min
Mean

TargetLagsMode

Enumeration

Ziel verzögert die Auswahlmodi.

Wert	Beschreibung
Auto	Zielverzögerungen, die automatisch bestimmt werden sollen.
Custom	Verwenden Sie die benutzerdefinierten Zielverzögerungen.

TargetRollingWindowSizeMode

Enumeration

Zielgrößenmodus für rollierende Fenster.

Wert	Beschreibung
Auto	Bestimmen Sie automatisch die Größe der Rollfenster.
Custom	Verwenden Sie die angegebene Größe des rollierenden Fensters.

TaskType

Enumeration

AutoMLJob-Aufgabentyp.

Wert	Beschreibung
Classification	Die Klassifizierung im Bereich des maschinellen Lernens und der Statistik ist ein überwachter Lernansatz, bei dem das Computerprogramm aus den ihm gegebenen Daten lernt und neue Beobachtungen oder Klassifizierungen vornimmt.
Regression	Regression bedeutet, den Wert anhand der Eingabedaten vorherzusagen. Regressionsmodelle werden verwendet, um einen kontinuierlichen Wert vorherzusagen.
Forecasting	Die Prognose ist eine besondere Art von Regressionsaufgabe, die sich mit Zeitreihendaten befasst und ein Prognosemodell erstellt, mit dem die Werte der nahen Zukunft auf der Grundlage der Eingaben vorhergesagt werden können.
ImageClassification	Bildklassifizierung. Die Bildklassifizierung mit mehreren Klassen wird verwendet, wenn ein Bild mit nur einer einzigen Beschriftung aus einer Reihe von Klassen klassifiziert wird - z. B. wird jedes Bild entweder als Bild einer "Katze" oder eines "Hundes" oder einer "Ente" klassifiziert.
ImageClassificationMultilabel	Bildklassifizierung mit mehreren Etiketten. Die Bildklassifizierung mit mehreren Beschriftungen wird verwendet, wenn ein Bild eine oder mehrere Beschriftungen aus einem Satz von Beschriftungen haben kann - z. B. kann ein Bild sowohl mit "Katze" als auch mit "Hund" beschriftet sein.
ImageObjectDetection	Erkennung von Bildobjekten. Die Objekterkennung wird verwendet, um Objekte in einem Bild zu identifizieren und jedes Objekt mit einem Begrenzungsrahmen zu lokalisieren, z. B. alle Hunde und Katzen in einem Bild zu lokalisieren und einen Begrenzungsrahmen um jedes Objekt zu zeichnen.
ImageInstanceSegmentation	Segmentierung von Bildinstanzen. Die Instanzsegmentierung wird verwendet, um Objekte in einem Bild auf Pixelebene zu identifizieren, indem ein Polygon um jedes Objekt im Bild gezeichnet wird.
TextClassification	Die Textklassifizierung (auch als Text-Tagging oder Textkategorisierung bezeichnet) ist der Prozess der Sortierung von Texten in Kategorien. Die Kategorien schließen sich gegenseitig aus.
TextClassificationMultilabel	Die Klassifizierungsaufgabe für mehrere Beschriftungen weist jede Stichprobe einer Gruppe (null oder mehr) von Zielbeschriftungen zu.
TextNER	Text Named Entity Recognition, auch bekannt als TextNER. Named Entity Recognition (NER) ist die Möglichkeit, Freitext zu verwenden und das Vorkommen von Entitäten wie Personen, Standorten, Organisationen und mehr zu identifizieren.

TensorFlow

Objekt

Konfiguration der TensorFlow-Verteilung.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
distributionType	string: TensorFlow		[Erforderlich] Gibt den Typ des Verteilungsframeworks an.
parameterServerCount	integer (int32)	0	Anzahl der Parameterserveraufgaben.
workerCount	integer (int32)		Anzahl der Arbeitnehmer. Wenn nicht angegeben, wird standardmäßig die Instanzanzahl verwendet.

TextClassification

Objekt

Aufgabe zur Textklassifizierung in der vertikalen AutoML NLP-Abteilung. NLP - Verarbeitung natürlicher Sprache.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
featurizationSettings	NlpVerticalFeaturizationSettings		Reifungseingaben, die für den AutoML-Auftrag erforderlich sind.
limitSettings	NlpVerticalLimitSettings		Ausführungseinschränkungen für AutoMLJob.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Enumeration zum Festlegen der Ausführlichkeit des Protokolls.
primaryMetric	ClassificationPrimaryMetrics	Accuracy	Primäre Metriken für Klassifizierungsaufgaben.
targetColumnName	string		Name der Zielspalte: Dies ist die Spalte mit Vorhersagewerten. Auch als Bezeichnungsspaltenname im Kontext von Klassifizierungsaufgaben bezeichnet.
taskType	string: TextClassification		[Erforderlich] Aufgabentyp für AutoMLJob.
trainingData	MLTableJobInput		[Erforderlich] Eingabe von Schulungsdaten.
validationData	MLTableJobInput		Überprüfungsdateneingaben.

TextClassificationMultilabel

Objekt

Textklassifizierung Multilabel-Aufgabe in AutoML NLP vertikal. NLP - Verarbeitung natürlicher Sprache.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
featurizationSettings	NlpVerticalFeaturizationSettings		Reifungseingaben, die für den AutoML-Auftrag erforderlich sind.
limitSettings	NlpVerticalLimitSettings		Ausführungseinschränkungen für AutoMLJob.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Enumeration zum Festlegen der Ausführlichkeit des Protokolls.
primaryMetric	ClassificationMultilabelPrimaryMetrics		Primäre Metrik für Text-Classification-Multilabel Aufgabe. Derzeit wird nur die Genauigkeit als primäre Metrik unterstützt, daher muss der Benutzer sie nicht explizit festlegen.
targetColumnName	string		Name der Zielspalte: Dies ist die Spalte mit Vorhersagewerten. Auch als Bezeichnungsspaltenname im Kontext von Klassifizierungsaufgaben bezeichnet.
taskType	string: TextClassificationMultilabel		[Erforderlich] Aufgabentyp für AutoMLJob.
trainingData	MLTableJobInput		[Erforderlich] Eingabe von Schulungsdaten.
validationData	MLTableJobInput		Überprüfungsdateneingaben.

TextNer

Objekt

Text-NER Aufgabe in der AutoML NLP-Vertikale. NER - Erkennung benannter Entitäten. NLP - Verarbeitung natürlicher Sprache.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
featurizationSettings	NlpVerticalFeaturizationSettings		Reifungseingaben, die für den AutoML-Auftrag erforderlich sind.
limitSettings	NlpVerticalLimitSettings		Ausführungseinschränkungen für AutoMLJob.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Enumeration zum Festlegen der Ausführlichkeit des Protokolls.
primaryMetric	ClassificationPrimaryMetrics		Primäre Metrik für Text-NER Aufgabe. Für Text-NER wird nur 'Accuracy' unterstützt, so dass der Benutzer dies nicht explizit einstellen muss.
targetColumnName	string		Name der Zielspalte: Dies ist die Spalte mit Vorhersagewerten. Auch als Bezeichnungsspaltenname im Kontext von Klassifizierungsaufgaben bezeichnet.
taskType	string: TextNER		[Erforderlich] Aufgabentyp für AutoMLJob.
trainingData	MLTableJobInput		[Erforderlich] Eingabe von Schulungsdaten.
validationData	MLTableJobInput		Überprüfungsdateneingaben.

TrialComponent

Objekt

Definition der Testkomponente.

Name	Typ	Beschreibung
codeId	string	ARM-Ressourcen-ID der Coderessource.
command	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]	[Erforderlich] Der Befehl, der beim Starten des Auftrags ausgeführt werden soll. eg. "Python train.py"
distribution	DistributionConfiguration: Mpi PyTorch TensorFlow	Verteilungskonfiguration des Auftrags. Wenn festgelegt, sollte dies eines von Mpi, Tensorflow, PyTorch oder Null sein.
environmentId	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]	[Erforderlich] Die ARM-Ressourcen-ID der Umgebungsspezifikation für den Auftrag.
environmentVariables	object	Umgebungsvariablen, die im Auftrag enthalten sind.
resources	JobResourceConfiguration	Berechnen der Ressourcenkonfiguration für den Auftrag.

TritonModelJobInput

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
description	string		Beschreibung für die Eingabe.
jobInputType	string: triton_model		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
mode	InputDeliveryMode	ReadOnlyMount	Enumeration, um den Übermittlungsmodus für Eingabedaten zu bestimmen.
uri	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.

TritonModelJobOutput

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
assetName	string		Ausgabeobjektname.
description	string		Beschreibung für die Ausgabe.
jobOutputType	string: triton_model		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
mode	OutputDeliveryMode	ReadWriteMount	Enumerationen des Ausgabedatenbereitstellungsmodus.
uri	string		Ausgabeobjekt-URI.

TruncationSelectionPolicy

Objekt

Definiert eine Richtlinie für vorzeitige Beendigung, die einen bestimmten Prozentsatz der Ausführungen in jedem Auswertungsintervall abbricht.

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
delayEvaluation	integer (int32)	0	Anzahl der Intervalle, um die die erste Auswertung verzögert werden soll.
evaluationInterval	integer (int32)	0	Intervall (Anzahl der Ausführungen) zwischen Richtlinienauswertungen.
policyType	string: TruncationSelection		[Erforderlich] Name der Richtlinienkonfiguration
truncationPercentage	integer (int32)	0	Der Prozentsatz der Läufe, die bei jedem Auswertungsintervall abgebrochen werden sollen.

UriFileJobInput

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
description	string		Beschreibung für die Eingabe.
jobInputType	string: uri_file		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
mode	InputDeliveryMode	ReadOnlyMount	Enumeration, um den Übermittlungsmodus für Eingabedaten zu bestimmen.
uri	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.

UriFileJobOutput

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
assetName	string		Ausgabeobjektname.
description	string		Beschreibung für die Ausgabe.
jobOutputType	string: uri_file		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
mode	OutputDeliveryMode	ReadWriteMount	Enumerationen des Ausgabedatenbereitstellungsmodus.
uri	string		Ausgabeobjekt-URI.

UriFolderJobInput

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
description	string		Beschreibung für die Eingabe.
jobInputType	string: uri_folder		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
mode	InputDeliveryMode	ReadOnlyMount	Enumeration, um den Übermittlungsmodus für Eingabedaten zu bestimmen.
uri	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Erforderlich] Eingabeobjekt-URI.

UriFolderJobOutput

Objekt

Name	Typ	Standardwert	Beschreibung
assetName	string		Ausgabeobjektname.
description	string		Beschreibung für die Ausgabe.
jobOutputType	string: uri_folder		[Erforderlich] Gibt den Auftragstyp an.
mode	OutputDeliveryMode	ReadWriteMount	Enumerationen des Ausgabedatenbereitstellungsmodus.
uri	string		Ausgabeobjekt-URI.

UserIdentity

Objekt

Konfiguration der Benutzeridentität.

Name	Typ	Beschreibung
identityType	string: UserIdentity	[Erforderlich] Gibt den Typ des Identitätsframeworks an.

UseStl

Enumeration

Konfigurieren sie die STL-Analyse der Zielspalte der Zeitreihe.

Wert	Beschreibung
None	Keine stl-Zersetzung.
Season
SeasonTrend

ValidationMetricType

Enumeration

Methode zur Berechnung der Metrik, die für Validierungsmetriken in Bildaufgaben verwendet werden soll.

Wert	Beschreibung
None	Keine Metrik.
Coco	Coco-Metrik.
Voc	Voc-Metrik.
CocoVoc	CocoVoc-Metrik.

WebhookType

Enumeration

Enum, um den Webhook-Rückrufdiensttyp zu bestimmen.

Wert	Beschreibung
AzureDevOps