변환 적용 구성 요소

이 문서에서는 Azure Machine Learning 디자이너의 구성 요소에 대해 설명합니다.

이 구성 요소를 사용하여 이전에 컴퓨팅된 변환을 기반으로 입력 데이터 세트를 수정합니다. 이 구성 요소는 추론 파이프라인에서 변환을 업데이트해야 하는 경우에 필요합니다.

예를 들어, z-score를 사용하여 데이터 정규화 구성 요소를 통해 학습 데이터를 정규화한 경우 채점 단계 중에 학습용으로 컴퓨팅된 z-score 값도 사용하려고 합니다. Azure Machine Learning에서는 정규화 방법을 변환으로 저장한 다음 변환 적용을 사용하여 점수를 매기기 전에 입력 데이터에 z 점수를 적용할 수 있습니다.

변환을 저장하는 방법

디자이너를 사용하면 데이터 변환을 다른 파이프라인에서 사용할 수 있도록 데이터 세트로 저장할 수 있습니다.

1. 성공적으로 실행된 데이터 변환 구성 요소를 선택합니다.

2. 출력 + 로그 탭을 선택하세요.

3. 변환 출력을 찾고 데이터 세트 등록을 선택하여 구성 요소 팔레트의 데이터 세트 범주 아래에 구성 요소로 저장합니다.

변형 적용 사용 방법

1. 변환 적용 구성 요소를 파이프라인에 추가합니다. 이 구성 요소는 구성 요소 팔레트의 모델 점수 매기기 및 평가 섹션에서 찾을 수 있습니다.

2. 구성 요소 팔레트의 데이터 세트에서 사용하려는 저장된 변환을 찾습니다.

3. 저장된 변환의 출력을 변환 적용 구성 요소의 왼쪽 입력 포트에 연결합니다.

   데이터 세트에는 변환이 처음 디자인된 데이터 세트와 정확히 동일한 스키마(열 수, 열 이름, 데이터 형식)가 있어야 합니다.

4. 원하는 구성 요소의 데이터 세트 출력을 변환 적용 구성 요소의 오른쪽 입력 포트에 연결합니다.

5. 새 데이터 세트에 변환을 적용하려면 파이프라인을 제출합니다.

Important

학습 파이프라인의 업데이트된 변환이 유추 파이프라인에서도 가능하도록 하려면 학습 파이프라인에서 업데이트된 변환이 있을 때마다 아래 단계를 따라야 합니다.

1. 학습 파이프라인에서 열 선택 변환의 출력을 데이터 세트로 등록합니다.
2. 추론 파이프라인에서 TD- 구성 요소를 제거하고 이전 단계에서 등록된 데이터 세트로 대체합니다.

다음 단계

Azure Machine Learning에서 사용 가능한 구성 요소 집합을 참조하세요.