automl Paquete

Paquete que contiene módulos usados en el aprendizaje automático automatizado.

Las clases incluidas proporcionan recursos para configurar, administrar canalizaciones y examinar la salida de ejecución para experimentos de aprendizaje automático automatizado.

Para obtener más información sobre el aprendizaje automático automatizado, consulte https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-automated-ml

Para definir un flujo de trabajo de aprendizaje automático reutilizable para el aprendizaje automático automatizado, puede usar AutoMLStep para crear un elemento Pipeline.

Paquetes

automl_model_explain

Módulo vacío para el paquete de explicación del modelo.

Módulos

automl_adb_run	Contiene funcionalidad para ejecutar experimentos de ML automatizado con Azure Databricks (ADB). La clase AutoMLADBRun es un contenedor alrededor de la clase AutoMLRun y proporciona implementación específica de Azure Databricks de algunos métodos.
automlconfig	Contiene la configuración para enviar un experimento de ML automatizado en Azure Machine Learning. La funcionalidad de este módulo incluye métodos para definir etiquetas y características de entrenamiento, recuento de iteraciones y tiempo máximo, métricas de optimización, destinos de proceso y algoritmos de bloqueo.
automlimageconfig	Contiene la configuración para enviar un experimento de imagen de ML automatizado en Azure Machine Learning. Este módulo hereda la mayor parte de su funcionalidad de AutoMLConfig y simplifica la interfaz para las tareas de imagen.
constants	Define las constantes que se usan en ML automatizado de Azure Machine Learning. Antes de comenzar un experimento, especifique el tipo de problema de aprendizaje automático que va a resolver con la clase AutoMLConfig. Azure Machine Learning admite tipos de tareas de clasificación: regresión y previsión. Para obtener más información, consulte Definición de una tarea de aprendizaje automático. Para la clasificación, regresión y previsión de tipos de tareas, los algoritmos admitidos se enumeran, respectivamente, en las clases Classification, Regression y Forecasting. Los algoritmos enumerados para cada tipo de tarea se usan durante el proceso de automatización y optimización. Como usuario, no hay ninguna necesidad de especificar el algoritmo. Para obtener más información, consulte Configuración de experimentos de ML automatizado en Python.
exceptions	Define las excepciones personalizadas producidas por ML automatizado.
model_proxy	Proxy para los modelos generados por AutoML.
run	Contiene funcionalidad para administrar las ejecuciones de ML automatizado en Azure Machine Learning. Este módulo proporciona métodos para iniciar y detener ejecuciones, supervisar el estado de la ejecución y recuperar la salida del modelo.
utilities	Métodos de utilidad que se usan en ML automatizado de Azure Machine Learning.

Clases

AutoMLConfig	Representa la configuración para enviar un experimento de ML automatizado en Azure Machine Learning. Este objeto de configuración contiene y conserva los parámetros para configurar la ejecución del experimento, así como los datos de entrenamiento que se usarán en tiempo de ejecución. Para obtener instrucciones sobre cómo seleccionar la configuración, consulte https://aka.ms/AutoMLConfig. Cree un autoMLConfig.
AutoMLImageConfig	Representa la configuración para enviar un experimento de imagen de ML automatizado en Azure Machine Learning. Este objeto de configuración contiene y conserva los parámetros para configurar la ejecución del experimento, así como los datos de entrenamiento que se usarán en tiempo de ejecución. Para obtener instrucciones sobre cómo seleccionar la configuración, consulte https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models. Cree un elemento AutoMLImageConfig.
AutoMLStep	EN DESUSO. Utilice la clase AutoMLStep. EN DESUSO.
AutoMLStepRun	EN DESUSO. Utilice la clase AutoMLStepRun. EN DESUSO.

Funciones

get_sdk_dependencies

Devuelve el dict de la versión del paquete.

get_sdk_dependencies(all_dependencies_versions: Dict[str, str] | None = None) -> Dict[str, str]

Parámetros

all_dependencies_versions

valor predeterminado: None

Si es None, obtiene todo y filtra solo los SDK. De lo contrario, comprueba solo dentro de ese dict los SDK.

Devoluciones

Dict de versión del paquete.