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Microsoft.ML 네임스페이스

ML.NET 대한 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

에서 MLContext 트레이너 및 계산기와 같은 변칙 검색 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.

AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainers

에서 변칙 검색 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.

BinaryClassificationCatalog

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

BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers

에서 MLContext 이진 분류 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.

BinaryClassificationCatalog.CalibratorsCatalog

에서 MLContext 이진 분류 보정기의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.

BinaryLoaderSaverCatalog

고성능 이진 형식으로 개체를 저장하고 읽을 IDataView 구성 요소의 인스턴스를 만드는 에 대한 DataOperationsCatalog 확장 메서드 컬렉션입니다.

CategoricalCatalog

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

ClusteringCatalog

에서 트레이너와 같은 클러스터링 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.

ClusteringCatalog.ClusteringTrainers

에서 MLContext 클러스터링 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.

ConversionsCatalog

키의 인스턴스를 이진 벡터 매핑 변환기 구성 요소에 만드는 확장 메서드 TransformsCatalog 컬렉션

ConversionsExtensionsCatalog

데이터 변환 및 매핑 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만드는 에 대한 TransformsCatalog 확장 메서드의 컬렉션입니다.

CustomMappingCatalog

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

DatabaseLoaderCatalog

데이터베이스에서 읽을 의 확장 메서드 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. 또는 독립 실행형 행의 IDataView 행일 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 대한 기본 네임스페이스입니다. 데이터 뷰 처리를 위한 애플리케이션 및 작업 컨텍스트, 변환기 및 트레이너 카탈로그 및 구성 요소를 포함합니다.

ExtensionBaseAttribute

확장성을 위해 사용되는 모든 특성에 대한 기본 특성 형식입니다.

ExtensionsCatalog

누락된 값 변환기 구성 요소의 인스턴스를 만드는 에 대한 TransformsCatalog 확장 메서드의 컬렉션입니다.

FactorizationMachineExtensions

필드 인식 팩터리화 트레이너 구성 요소의 인스턴스를 만드는 에 대한 BinaryClassificationCatalog 확장 메서드의 컬렉션입니다.

FeatureSelectionCatalog

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

ForecastingCatalog

에서 예측 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.

ForecastingCatalog.Forecasters

에서 예측 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.

IDataViewExtensions

ML.NET 대한 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 만드는 에 대한 ClusteringCatalog.ClusteringTrainers 확장 메서드 컬렉션입니다.

LearningPipelineExtensions

예측 도구 및 변환기 파이프라인의 체인을 허용하는 확장 메서드입니다.

LightGbmExtensions

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

LoggingEventArgs

Log 이벤트에 대한 데이터를 제공합니다.

MklComponentsCatalog

MKL(Math Kernel Library) 트레이너를 TransformsCatalog 만들고 구성 요소를 변환하기 위한 , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainers및 에 대한 RegressionCatalog.RegressionTrainers확장 메서드의 컬렉션입니다.

MLContext

모든 ML.NET 작업에 대한 공통 컨텍스트입니다. 사용자가 인스턴스화한 후에는 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

에서 학습된 MLContext 모델을 저장하고 로드하는 데 사용되는 클래스입니다.

ModelSaveContext

의 구현자에 ICanSaveModel대한 리포지토리에 모델을 저장하기 위한 편리한 컨텍스트 개체입니다.

MulticlassClassificationCatalog

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

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

에서 다중 클래스 분류 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.

NormalizationCatalog

숫자 정규화 구성 요소의 인스턴스를 만드는 에 대한 TransformsCatalog 확장 메서드의 컬렉션입니다.

OnnxCatalog

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

OnnxExportExtensions

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

PcaCatalog

, 및 TransformsCatalog 카탈로그에서 AnomalyDetectionCatalog.AnomalyDetectionTrainersPCA(주 구성 요소 분석) 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용되는 확장 메서드의 컬렉션입니다.

PermutationFeatureImportanceExtensions

, , BinaryClassificationCatalogMulticlassClassificationCatalogRankingCatalog 에서 순열 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

에서 MLContext 트레이너 및 계산기와 같은 순위 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.

RankingCatalog.RankingTrainers

에서 순위 강사의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.

RecommendationCatalog

권장 사항 강사 및 작업에 대한 중앙 카탈로그입니다.

RecommendationCatalog.RecommendationTrainers

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

RecommenderCatalog

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

RegressionCatalog

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

RegressionCatalog.RegressionTrainers

에서 회귀 트레이너의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.

ResNet101Extension

미리 학습된 ResNet101 모델을 사용하기 위해 와 함께 DnnImageFeaturizerEstimator 사용할 확장 메서드입니다. 이 확장을 포함하는 NuGet도 이진 모델 파일을 포함하도록 보장됩니다.

ResNet18Extension

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

ResNet50Extension

미리 학습된 ResNet50 모델을 사용하기 위해 와 함께 DnnImageFeaturizerEstimator 사용할 확장 메서드입니다. 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 DataViewType를 지정하지 않기 때문에 적절한 DataViewSchema보다 더 편안합니다.

StandardTrainersCatalog

트레이너 구성 요소의 인스턴스를 만드는 , BinaryClassificationCatalog.BinaryClassificationTrainersMulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers 에 대한 RegressionCatalog.RegressionTrainers확장 메서드의 컬렉션입니다.

TensorflowCatalog

TensorFlowTransformer 다음 두 가지 시나리오에서 사용됩니다.

  1. 미리 학습된 TensorFlow 모델을 사용한 채점: 이 모드에서 변환은 미리 학습된 Tensorflow 모델에서 숨겨진 레이어의 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 다시 학습시킵니다. 모델이 학습되면 출력을 채점 기능으로 사용할 수 있습니다.
TextCatalog

의 확장 메서드 컬렉션입니다 TransformsCatalog.

TextLoaderSaverCatalog

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

TimeSeriesCatalog

ML.NET 대한 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

Microsoft.ML.TrainContext 서브클래스는 작은 "확장 메서드" 후크 가능한 개체(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 검사를 실행한 결과입니다.

TrainerInfo

트레이너의 특징. 각 트레이너의 Info 속성을 통해 노출됩니다.

TransformExtensionsCatalog

열을 조작하는 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 에 대한 TransformsCatalog 확장 메서드의 컬렉션입니다.

TransformsCatalog

에서 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.

TransformsCatalog.CategoricalTransforms

에서 범주 데이터 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.

TransformsCatalog.ConversionTransforms

에서 MLContext 형식 변환 데이터 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.

TransformsCatalog.FeatureSelectionTransforms

에서 기능 선택 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 MLContext 클래스입니다.

TransformsCatalog.TextTransforms

에서 MLContext 텍스트 데이터 변환 구성 요소의 인스턴스를 만드는 데 사용하는 클래스입니다.

TreeExtensions

, , BinaryClassificationCatalog, MulticlassClassificationCatalogRankingCatalog및 에서 의사 결정 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 DataViewSchema에 대한 첨부 파일 없이 데이터 뷰의 한 열에 대한 스키마를 나타냅니다.

SchemaShape.Column

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

인터페이스

ICanSaveModel

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

IDataLoader<TSource>

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

IDataLoaderEstimator<TSource,TLoader>

경우에 따라 를 '적합' IDataLoader<TSource>해야 합니다. 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 를 통해 SchemaShapeDataViewSchema제공됩니다.

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 를 구현 ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>할 수 없습니다.

ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>

ISingleFeaturePredictionTransformer에는 및 형식FeatureColumnTypeFeatureColumnName 이름이 포함됩니다. 이 인터페이스의 구현을 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 표시할 것인가?'라는 질문에 대답합니다.

열거형

SchemaShape.Column.VectorKind

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

대리자

ValueGetter<TValue>

값을 가져오는 대리자 형식입니다. 또는 DataViewRowCursorDataViewRow 데이터에 효율적으로 액세스하는 데 사용할 수 있습니다.