Microsoft.ML 네임스페이스

ML.NET 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

클래스

AlexNetExtension

미리 학습된 AlexNet 모델을 사용하기 위해 DnnImageFeaturizerEstimator와 함께 사용되는 확장 메서드입니다. 이 확장을 포함하는 NuGet도 이진 모델 파일을 포함하도록 보장됩니다.

AnomalyDetectionCatalog

트레이너 및 평가자와 같은 변칙 검색 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers

변칙 검색 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

BinaryClassificationCatalog

트레이너 및 보정기와 같은 이진 분류 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers

이진 분류 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

BinaryClassificationCatalog.CalibratorsCatalog

이진 분류 보정기의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

BinaryLoaderSaverCatalog

고성능 이진 형식으로 개체를 저장하고 읽을 IDataView 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 DataOperationsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.

CategoricalCatalog

범주 변환기 구성 요소를 만들기 위한 TransformsCatalog.CategoricalTransforms 확장 메서드의 컬렉션입니다.

ClusteringCatalog

트레이너와 같은 클러스터링 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

ClusteringCatalog.ClusteringTrainers

클러스터링 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

ConversionsCatalog

키 인스턴스를 이진 벡터 매핑 변환기 구성 요소로 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드 컬렉션

ConversionsExtensionsCatalog

데이터 변환 및 매핑 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.

CustomMappingCatalog

사용자 정의 일대일 행 매핑 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드를 포함하는 클래스입니다.

DatabaseLoaderCatalog

데이터베이스에서 읽을 확장 메서드의 DataOperationsCatalog 컬렉션입니다.

DataLoaderExtensions

하나 이상의 파일에서 데이터를 로드하는 데 사용되는 클래스입니다.

DataOperationsCatalog

데이터에서 작동하지만 모델 학습 파이프라인의 일부가 아닌 구성 요소를 만드는 데 사용되는 클래스입니다. 데이터를 로드, 저장, 캐시, 필터링, 순서 섞기 및 분할하는 구성 요소를 포함합니다.

DataViewRow

데이터의 논리적 행입니다. 행 또는 독립 실행형 행 IDataView 일 수 있습니다.

DataViewRowCursor

의 행을 통해 커서를 지정하는 데 사용되는 클래스입니다 IDataView.

DataViewSchema

또는 .의 스키마를 IDataViewDataViewRow나타냅니다. 스키마는 .의 DataViewSchema.Column컬렉션입니다.

DataViewSchema.Annotations

하나의 DataViewSchema.Column스키마 주석입니다.

DataViewSchema.Annotations.Builder

를 빌드하는 작업을 포함하는 클래스입니다 DataViewSchema.Annotations.

DataViewSchema.Builder

를 빌드하는 작업을 포함하는 클래스입니다 DataViewSchema.

DebuggerExtensions

디버깅을 위해 미리 보기 개체의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 클래스입니다. 참고: 이 클래스와 모든 메서드는 프로덕션 코드가 아닌 디버깅에만 사용해야 합니다.

ExplainabilityCatalog

모델 설명 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.

ExpressionCatalog

ML.NET 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

ExtensionBaseAttribute

확장성을 위해 사용되는 모든 특성의 기본 특성 형식입니다.

ExtensionsCatalog

누락된 값 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.

FactorizationMachineExtensions

필드 인식 팩터리화 트레이너 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 BinaryClassificationCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.

FeatureSelectionCatalog

기능 선택 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.

ForecastingCatalog

예측 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

ForecastingCatalog.Forecasters

예측 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

IDataViewExtensions

ML.NET 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

ImageEstimatorsCatalog

이미지 처리 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.

InputOutputColumnPair

여러 열에서 작동하는 변환기 구성 요소의 입력 및 출력 열 이름을 지정합니다.

KernelExpansionCatalog

커널 메서드 기능 엔지니어링 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.

KMeansClusteringExtensions

KMeans 트레이너의 인스턴스를 만들기 위한 ClusteringCatalog.ClusteringTrainers 확장 메서드 컬렉션입니다.

LearningPipelineExtensions

추정기 및 변환기 파이프라인의 체인을 허용하는 확장 메서드입니다.

LightGbmExtensions

, BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersRankingCatalog.RankingTrainersMulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers 카탈로그에 RegressionCatalog.RegressionTrainers대한 확장 메서드 컬렉션입니다.

LoggingEventArgs

Log 이벤트에 대한 데이터를 제공합니다.

MklComponentsCatalog

MKL(Math Kernel Library) 트레이너를 TransformsCatalog 만들고 구성 요소를 변환하기 위한 RegressionCatalog.RegressionTrainersBinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers확장 메서드 컬렉션입니다.

MLContext

모든 ML.NET 작업에 대한 공통 컨텍스트입니다. 사용자가 인스턴스화하면 데이터 준비, 기능 엔지니어링, 학습, 예측 및 모델 평가를 위한 구성 요소를 만드는 방법을 제공합니다. 또한 로깅, 실행 제어 및 반복 가능한 난수를 설정하는 기능도 허용합니다.

ModelOperationsCatalog

학습된 MLContext 모델을 저장하고 로드하는 데 사용되는 클래스입니다.

ModelSaveContext

의 구현자에 ICanSaveModel대한 리포지토리에 모델을 저장하기 위한 편리한 컨텍스트 개체입니다.

MulticlassClassificationCatalog

트레이너와 같은 다중 클래스 분류 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

다중 클래스 분류 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

NormalizationCatalog

숫자 정규화 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.

OnnxCatalog

ML.NET 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

OnnxExportExtensions

ML.NET 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

PcaCatalog

PCA(보안 주 구성 요소 분석) 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers확장 메서드 및 TransformsCatalog 카탈로그의 컬렉션입니다.

PermutationFeatureImportanceExtensions

BinaryClassificationCatalogMulticlassClassificationCatalogRankingCatalog 열 기능 중요도 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 RegressionCatalog확장 메서드의 컬렉션입니다.

PredictionEngine<TSrc,TDst>

이전에 학습된 모델(및 이전 변환 파이프라인)에서 단일 예측을 만들기 위한 클래스입니다.

PredictionEngineBase<TSrc,TDst>

이전에 학습된 모델(및 이전 변환 파이프라인)에서 단일 예측을 만들기 위한 기본 클래스입니다.

PredictionEngineOptions

에 대한 옵션 PredictionEngine<TSrc,TDst>

RankingCatalog

트레이너 및 평가자와 같은 순위 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

RankingCatalog.RankingTrainers

순위 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

RecommendationCatalog

권장 사항 트레이너 및 작업에 대한 중앙 카탈로그입니다.

RecommendationCatalog.RecommendationTrainers

ML.NET 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

RecommenderCatalog

ML.NET 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

RegressionCatalog

트레이너 및 계산기와 같은 회귀 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

RegressionCatalog.RegressionTrainers

회귀 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

ResNet101Extension

미리 학습된 ResNet101 모델을 사용하기 위해 사용할 확장 메서드 DnnImageFeaturizerEstimator 입니다. 이 확장을 포함하는 NuGet도 이진 모델 파일을 포함하도록 보장됩니다.

ResNet18Extension

미리 학습된 ResNet18 모델을 사용하기 위해 사용할 DnnImageFeaturizerEstimator 확장 메서드입니다. 이 확장을 포함하는 NuGet도 이진 모델 파일을 포함하도록 보장됩니다.

ResNet50Extension

미리 학습된 ResNet50 모델을 사용하기 위해 사용할 확장 메서드 DnnImageFeaturizerEstimator 입니다. 이 확장을 포함하는 NuGet도 이진 모델 파일을 포함하도록 보장됩니다.

SchemaShape

들어오는 스키마에 대한 '요구 사항' 집합과 나가는 스키마의 'promise' 집합입니다. 이는 열의 하위 집합일 뿐이며 벡터 및 키에 대해 정확한 DataViewType's'를 지정하지 않기 때문에 적절한 DataViewSchema것보다 더 편안합니다.

StandardTrainersCatalog

트레이너 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 RegressionCatalog.RegressionTrainersBinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersMulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers 확장 메서드 컬렉션입니다.

TensorflowCatalog

다음 TensorFlowTransformer 두 가지 시나리오에서 사용됩니다.

  1. 미리 학습된 TensorFlow 모델을 사용한 채점: 이 모드에서 변환은 미리 학습된 Tensorflow 모델에서 숨겨진 계층의 값을 추출하고 출력을 ML.Net 파이프라인의 기능으로 사용합니다.
  2. TensorFlow 모델 재학습: 이 모드에서 변환은 ML.Net 파이프라인을 통해 전달된 사용자 데이터를 사용하여 TensorFlow 모델을 재학습합니다. 모델이 학습되면 출력을 점수 매기기 기능으로 사용할 수 있습니다.
TextCatalog

에 대한 확장 메서드의 컬렉션입니다 TransformsCatalog.

TextLoaderSaverCatalog

csv 및 tsv와 같은 구분된 텍스트 파일에서 읽을 확장 메서드 DataOperationsCatalog 의 컬렉션입니다.

TimeSeriesCatalog

ML.NET 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

TrainCatalogBase

트레이너 카탈로그의 기본 클래스입니다.

TrainCatalogBase.CatalogInstantiatorBase

서브 Microsoft.ML.TrainContext 클래스는 작은 "확장 메서드" 후크 가능 개체(예: 예: Trainers)를 제공합니다. 사용자 코드는 확장 메서드를 호출하여 이러한 개체와만 상호 작용합니다. 실제 구성 요소 코드는 이 개체(예: 환경)에서 더 많은 "숨겨진" 정보를 가져오기 위해 작동 Microsoft.ML.Data.CatalogUtils 할 수 있습니다.

TrainCatalogBase.CrossValidationResult<T>

교차 유효성 검사 실행 결과입니다.

TrainerInfo

트레이너의 특징. 각 트레이너의 Info 속성을 통해 노출됩니다.

TransformExtensionsCatalog

열을 조작하는 변환 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 TransformsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.

TransformsCatalog

변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

TransformsCatalog.CategoricalTransforms

범주 데이터 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

TransformsCatalog.ConversionTransforms

형식 변환 데이터 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms

기능 선택 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

TransformsCatalog.TextTransforms

텍스트 데이터 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 MLContext 클래스입니다.

TreeExtensions

의사 RankingCatalogBinaryClassificationCatalogMulticlassClassificationCatalog결정 트리 트레이너 및 TransformsCatalog 기능화기의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 RegressionCatalog확장 메서드의 컬렉션입니다.

VisionCatalog

ImageClassification 트레이너 구성 요소의 인스턴스를 만들기 위한 MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers 확장 메서드 컬렉션입니다.

구조체

DataOperationsCatalog.TrainTestData

학습 및 테스트 집합에 대한 데이터 세트 쌍입니다.

DataViewSchema.Column

이 클래스는 특정 스키마의 한 열을 설명합니다.

DataViewSchema.DetachedColumn

이 클래스는 특정 DataViewSchema열에 첨부하지 않고 데이터 뷰의 한 열에 대한 스키마를 나타냅니다.

SchemaShape.Column

ML.NET 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

인터페이스

ICanSaveModel

리포지토리에 모델을 저장합니다. 구현하는 ICanSaveModel 클래스는 .의 Save(ModelSaveContext)명시적 구현을 수행해야 합니다. 기본 클래스에서 상속되는 ICanSaveModel 클래스는 기본 클래스가 있는 경우 해당 기본 클래스에서 호출하는 Save(ModelSaveContext) 함수를 덮어써야 합니다.

IDataLoader<TSource>

'데이터 로더'는 특정 종류의 입력을 사용하여 으로 IDataView바꿉니다.

IDataLoaderEstimator<TSource,TLoader>

때때로 우리는 '적합' IDataLoader<TSource>할 필요가있다. DataLoader 예측 도구는 이를 수행하는 개체입니다.

IDataView

쿼리 연산자(변환)의 입력 및 출력입니다. LINQ와 비교할 수 있는 IEnumerable<T> 기본 데이터 파이프라인 형식입니다.

IEstimator<TTransformer>

추정기(Spark 용어)는 '학습되지 않은 변환기'입니다. 변환기를 제조하려면 데이터에 '적합'해야 합니다. 또한 변환기처럼 '스키마 전파'를 제공하지만 대신 .SchemaShapeDataViewSchema

IPredictionTransformer<TModel>

필드를 기반으로 데이터를 변환할 수 있는 모든 변환기에 대한 인터페이스입니다 Microsoft.ML.IPredictor . 이 인터페이스의 구현에는 기능 열이 없거나 둘 이상의 기능 열이 있으며 대부분의 ML.Net tranformer가 구현하는 기능을 구현 ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>할 수 없습니다.

ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>

ISingleFeaturePredictionTransformer에는 해당 형식의 FeatureColumnName 이름과 해당 형식 FeatureColumnType이 포함됩니다. 이 인터페이스의 구현은 다음을 통해 입력 IDataView 의 데이터를 채점할 수 있습니다. Transform(IDataView)

ITransformer

변환기는 데이터를 변환하는 구성 요소입니다. 또한 '스키마 전파'를 지원하여 '이 스키마를 사용하여 데이터를 변환한 후 어떻게 표시하나요?'라는 질문에 답변합니다.

열거형

SchemaShape.Column.VectorKind

ML.NET 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

대리자

ValueGetter<TValue>

값을 가져올 대리자 형식입니다. 이 기능은 A 또는 DataViewRowCursor.의 DataViewRow 데이터에 효율적으로 액세스하는 데 사용할 수 있습니다.