microsoftml (paket Python di SQL Server Pembelajaran Mesin Services)
Berlaku untuk: 
SQL Server 2017 (14.x) dan yang lebih baru
microsoftml adalah paket Python dari Microsoft yang menyediakan algoritma pembelajaran mesin berkinerja tinggi. Ini termasuk fungsi untuk pelatihan dan transformasi, penilaian, analisis teks dan gambar, dan ekstraksi fitur untuk mengambil nilai dari data yang ada. Paket ini disertakan dalam SQL Server Pembelajaran Mesin Services dan mendukung performa tinggi pada big data, menggunakan pemrosesan multikore, dan streaming data cepat.
| Detail paket | Informasi |
|---|---|
| Versi saat ini: | 9,4 |
| Dibangun di atas: | Distribusi Anaconda 4.2 dari Python 3.7.1 |
| Distribusi paket: | SQL Server Pembelajaran Mesin Services versi 2017 atau 2019. |
Cara menggunakan microsoftml
Modul microsoftml diinstal sebagai bagian dari SQL Server Pembelajaran Mesin Services saat Anda menambahkan Python ke penginstalan Anda. Anda mendapatkan koleksi lengkap paket kepemilikan ditambah distribusi Python dengan modul dan penerjemahnya. Anda dapat menggunakan IDE Python apa pun untuk menulis fungsi panggilan skrip Python di microsoftml, tetapi skrip harus berjalan di komputer yang memiliki SQL Server Pembelajaran Mesin Services dengan Python.
Microsoftml dan revoscalepy digabungkan erat; sumber data yang digunakan dalam microsoftml didefinisikan sebagai objek pencabutan skala . Menghitung batasan konteks dalam transfer pencabutan skala ke microsoftml. Yaitu, semua fungsionalitas tersedia untuk operasi lokal, tetapi beralih ke konteks komputasi jarak jauh memerlukan RxSpark atau RxInSQLServer.
Versi dan platform
Modul microsoftml hanya tersedia saat Anda menginstal salah satu produk atau unduhan Microsoft berikut:
Catatan
Versi rilis produk lengkap hanya Windows di SQL Server 2017. Windows dan Linux didukung untuk microsoftml di SQL Server 2019.
Dependensi paket
Algoritma di microsoftml bergantung pada pencabutan skala untuk:
- Objek sumber data - Data yang digunakan oleh fungsi microsoftml dibuat menggunakan fungsi revoscalepy .
- Komputasi jarak jauh (mengalihkan eksekusi fungsi ke instans SQL Server jarak jauh) - Paket pencabutan skala menyediakan fungsi untuk membuat dan mengaktifkan konteks komputasi jarak jauh untuk SQL Server.
Dalam kebanyakan kasus, Anda akan memuat paket bersama-sama setiap kali Anda menggunakan microsoftml.
Fungsi menurut kategori
Bagian ini mencantumkan fungsi menurut kategori untuk memberi Anda gambaran tentang bagaimana masing-masing digunakan. Anda juga dapat menggunakan daftar isi untuk menemukan fungsi dalam urutan alfabet.
1-Fungsi pelatihan
| Fungsi | Deskripsi |
|---|---|
| microsoftml.rx_ensemble | Melatih ansambel model. |
| microsoftml.rx_fast_forest | Hutan Acak. |
| microsoftml.rx_fast_linear | Model Linier. dengan Stochastic Dual Coordinate Ascent. |
| microsoftml.rx_fast_trees | Pohon yang Didorong. |
| microsoftml.rx_logistic_regression | Regresi Logistik. |
| microsoftml.rx_neural_network | Jaringan Neural. |
| microsoftml.rx_oneclass_svm | Deteksi Anomali. |
Fungsi 2-Transformasi
Penanganan variabel kategoris
| Fungsi | Deskripsi |
|---|---|
| microsoftml.categorical | Mengonversi kolom teks menjadi kategori. |
| microsoftml.categorical_hash | Hash dan mengonversi kolom teks menjadi kategori. |
Manipulasi skema
| Fungsi | Deskripsi |
|---|---|
| microsoftml.concat | Menggabungkan beberapa kolom ke dalam satu vektor. |
| microsoftml.drop_columns | Menghilangkan kolom dari himpunan data. |
| microsoftml.select_columns | Mempertahankan kolom himpunan data. |
Pilihan variabel
| Fungsi | Deskripsi |
|---|---|
| microsoftml.count_select | Pilihan fitur berdasarkan hitungan. |
| microsoftml.mutualinformation_select | Pemilihan fitur berdasarkan informasi bersama. |
Analitik Teks
| Fungsi | Deskripsi |
|---|---|
| microsoftml.featurize_text | Mengonversi kolom teks menjadi fitur numerik. |
| microsoftml.get_sentiment | Analisis sentimen. |
Analitik gambar
| Fungsi | Deskripsi |
|---|---|
| microsoftml.load_image | Memuat gambar. |
| microsoftml.resize_image | Mengubah ukuran Gambar. |
| microsoftml.extract_pixels | Mengekstrak piksel dari gambar. |
| microsoftml.featurize_image | Mengonversi gambar menjadi fitur. |
Fungsi fiturisasi
| Fungsi | Deskripsi |
|---|---|
| microsoftml.rx_featurize | Transformasi data untuk sumber data |
Fungsi penilaian
| Fungsi | Deskripsi |
|---|---|
| microsoftml.rx_predict | Skor menggunakan model pembelajaran mesin Microsoft |
Cara memanggil microsoftml
Fungsi dalam microsoftml dapat dipanggil dalam kode Python yang dienkapsulasi dalam prosedur tersimpan. Sebagian besar pengembang membangun solusi microsoftml secara lokal, lalu memigrasikan kode Python yang sudah selesai ke prosedur tersimpan sebagai latihan penyebaran.
Paket microsoftml untuk Python diinstal secara default, tetapi tidak seperti revoscalepy, paket tersebut tidak dimuat secara default saat Anda memulai sesi Python menggunakan executable Python yang diinstal dengan SQL Server.
Sebagai langkah pertama, impor paket microsoftml , dan impor revoscalepy jika Anda perlu menggunakan konteks komputasi jarak jauh atau konektivitas terkait atau objek sumber data. Kemudian, referensikan fungsi individual yang Anda butuhkan.
from microsoftml.modules.logistic_regression.rx_logistic_regression import rx_logistic_regression
from revoscalepy.functions.RxSummary import rx_summary
from revoscalepy.etl.RxImport import rx_import_datasource