Azure Machine Learning 디자이너에 대한 알고리즘 및 구성 요소 참조(v2)
적용 대상: Python SDK azure-ai-ml v2(현재)
Azure Machine Learning 디자이너 구성 요소(디자이너)를 사용하면 사용자가 끌어서 놓기 인터페이스를 사용하여 기계 학습 프로젝트를 만들 수 있습니다. 이 링크를 따라 디자이너 스튜디오에 연결합니다. 디자이너에 대해 자세히 알아보려면 이 링크를 따르세요.
이 참조 콘텐츠는 Azure Machine Learning 디자이너에서 사용할 수 있는 각 사용자 지정 구성 요소(v2)에 대한 배경을 제공합니다.
다음 이미지와 같이 Azure Machine Learning Studio에서 사용자 지정 구성 요소로 이동할 수 있습니다.
각 구성 요소는 필요한 입력을 고려하여 독립적으로 실행되고 기계 학습 작업을 수행할 수 있는 코드 세트를 나타냅니다. 구성 요소는 특정 알고리즘을 포함하거나 누락된 값 대체 또는 통계 분석과 같이 기계 학습에서 중요한 작업을 수행할 수 있습니다.
알고리즘 선택에 대한 도움말은 다음을 참조하세요.
팁
디자이너의 모든 파이프라인에서 특정 구성 요소에 대한 정보를 가져올 수 있습니다. 구성 요소 목록의 구성 요소 또는 구성 요소의 오른쪽 창에 마우스를 가져가면 구성 요소 카드에서 자세히 알아보기 링크를 선택합니다.
AutoML 알고리즘
기능 | 설명 | 구성 요소 |
---|---|---|
분류 | Azure Machine Learning 파이프라인 내에서 분류 모델을 학습하기 위해 AutoML 작업을 시작하는 구성 요소 | AutoML 분류 |
회귀 | Azure Machine Learning 파이프라인 내에서 회귀 모델을 학습하기 위해 AutoML 작업을 시작하는 구성 요소입니다. | AutoML 회귀 |
예측 | Azure Machine Learning 파이프라인 내에서 예측 모델을 학습하기 위해 AutoML 작업을 시작하는 구성 요소입니다. | AutoML 예측 |
이미지 분류 | Azure Machine Learning 파이프라인 내에서 이미지 분류 모델을 학습하기 위해 AutoML 작업을 시작하는 구성 요소 | 이미지 분류 |
다중 레이블 이미지 분류 | Azure Machine Learning 파이프라인 내에서 다중 레이블 이미지 분류 모델을 학습하기 위해 AutoML 작업을 시작하는 구성 요소 | 이미지 분류 다중 레이블 |
이미지 개체 검색 | Azure Machine Learning 파이프라인 내에서 이미지 개체 검색 모델을 학습하기 위해 AutoML 작업을 시작하는 구성 요소 | 이미지 개체 검색 |
이미지 인스턴스 분할 | Azure Machine Learning 파이프라인 내에서 이미지 인스턴스 분할 모델을 학습하기 위해 AutoML 작업을 시작하는 구성 요소 | 이미지 인스턴스 분할 |
다중 레이블 텍스트 분류 | Azure Machine Learning 파이프라인 내에서 다중 레이블 NLP 텍스트 분류 모델을 학습하기 위해 AutoML 작업을 시작하는 구성 요소입니다. | AutoML 다중 레이블 텍스트 분류 |
텍스트 분류 | Azure Machine Learning 파이프라인 내에서 NLP 텍스트 분류 모델을 학습하기 위해 AutoML 작업을 시작하는 구성 요소입니다. | AutoML 텍스트 분류 |
텍스트 Ner | Azure Machine Learning 파이프라인 내에서 NLP NE(명명된 엔터티 인식) 모델을 학습하기 위해 AutoML 작업을 시작하는 구성 요소입니다. | AutoML 텍스트 Ner |