Klasifikasi Multi-label Teks AutoML
Artikel ini menjelaskan komponen dalam perancang Azure Machine Learning.
Gunakan komponen ini untuk membuat model pembelajaran mesin yang didasarkan pada Klasifikasi Multi-label Teks AutoML.
Klasifikasi teks multi-label adalah untuk kasus penggunaan di mana setiap contoh dapat ditetapkan lebih dari satu label, dibandingkan dengan klasifikasi teks multikelas label tunggal di mana setiap contoh diberi label dengan satu kelas yang paling mungkin.
Cara mengonfigurasi
Komponen ini melatih model klasifikasi NLP pada data teks. Klasifikasi teks adalah tugas pembelajaran yang diawasi dan memerlukan himpunan data berlabel yang menyertakan kolom label dengan nilai untuk semua baris.
Model ini memerlukan pelatihan dan himpunan data validasi. Himpunan data harus dalam format Tabel ML.
Tambahkan komponen Klasifikasi Multi-label Teks AutoML ke alur Anda.
Tentukan Kolom Target yang Ingin Anda keluarkan modelnya
Tentukan Metrik Utama yang Anda inginkan untuk digunakan AutoML untuk mengukur keberhasilan model Anda.
(Opsional) Pilih bahasa yang terdiri dari himpunan data Anda. Kunjungi tautan ini untuk daftar lengkap bahasa yang didukung.
(Opsional) Anda dapat mengonfigurasi Hyperparameter. Kunjungi tautan ini untuk daftar lengkap Hyperparameter yang dapat dikonfigurasi
(Opsional) Pengaturan Sapuan Pekerjaan dapat dikonfigurasi. Kunjungi tautan ini untuk mempelajari selengkapnya tentang setiap parameter yang dapat dikonfigurasi.
(Opsional) Pengaturan Batas Pekerjaan dapat dikonfigurasi. Kunjungi tautan ini untuk mempelajari selengkapnya tentang pengaturan ini.
Langkah berikutnya
Lihat set komponen yang tersedia untuk Azure Machine Learning.