runtime Paquete

Contiene funcionalidad para ejecutar ML automatizado en canalizaciones, trabajar con explicadores de modelos y crear conjuntos.

En este paquete se incluyen clases para configurar y administrar canalizaciones y examinar la salida de ejecución para experimentos de aprendizaje automático automatizado. Para más información sobre el aprendizaje automático automatizado en Azure, consulte el artículo ¿Qué es el aprendizaje automático automatizado?

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

Módulos

automl_step	EN DESUSO. Use la funcionalidad del módulo automl_step.
ensemble	Contiene funcionalidad para crear conjuntos a partir de iteraciones de aprendizaje automático automatizado anteriores. La creación de conjuntos puede mejorar los resultados del aprendizaje automático mediante la combinación de varias iteraciones que pueden proporcionar mejores predicciones en comparación con una sola iteración. Configure un experimento para usar conjuntos con el objeto AutoMLConfig.
run	Contiene funcionalidad para administrar las ejecuciones de ML automatizado en Azure Machine Learning. Este módulo le permite iniciar o detener ejecuciones de ML automatizado, supervisar el estado de ejecución y recuperar la salida del modelo.

Clases

AutoMLStep	EN DESUSO. Utilice la clase AutoMLStep. EN DESUSO.
AutoMLStepRun	EN DESUSO. Utilice la clase AutoMLStepRun. EN DESUSO.
HTSInferenceParameters	Parámetros para la canalización de inferencia de HTS.
HTSTrainParameters	Parámetros para la canalización de entrenamiento de HTS.
ManyModelsInferenceParameters	Parámetros usados para la canalización de inferencia ManyModels.
ManyModelsTrainParameters	Parámetros usados para la canalización de entrenamiento de ManyModels.