Verbinding maken met gegevens met Azure Machine Learning Studio

Belangrijk

Dit artikel biedt informatie over het gebruik van de Azure Machine Learning SDK v1. SDK v1 is vanaf 31 maart 2025 afgeschaft. Ondersteuning voor het zal eindigen op 30 juni 2026. U kunt SDK v1 tot die datum installeren en gebruiken.

We raden aan dat u overstapt naar SDK v2 vóór 30 juni 2026. Zie Wat is Azure Machine Learning CLI en Python SDK v2? en de SDK v2-verwijzing voor meer informatie over SDK v2.

In dit artikel wordt beschreven hoe u toegang hebt tot uw gegevens met de Azure Machine Learning-studio. Maak verbinding met uw gegevens in Azure Storage-services met Azure Machine Learning-gegevensarchieven. Pak die gegevens vervolgens in voor ML-werkstroomtaken met Azure Machine Learning-gegevenssets.

In deze tabel worden de voordelen van gegevensarchieven en gegevenssets gedefinieerd en samengevat.

Voorwerp	Beschrijving	Vergoedingen
Gegevensarchieven	Als u veilig verbinding wilt maken met uw opslagservice in Azure, slaat u uw verbindingsgegevens (abonnements-id, tokenautorisatie, enzovoort) op in de sleutelkluis die is gekoppeld aan de werkruimte	Omdat uw gegevens veilig worden opgeslagen, plaatst u geen verificatiereferenties of oorspronkelijke gegevensbronnen in gevaar en hoeft u deze waarden niet meer in uw scripts vast te leggen
Gegevenssets	Het maken van een gegevensset maakt ook een verwijzing naar de locatie van de gegevensbron, samen met een kopie van de metagegevens. Met gegevenssets kunt u tijdens het trainen van modellen toegang krijgen tot gegevens, gegevens delen, samenwerken met andere gebruikers en opensourcebibliotheken gebruiken, zoals pandas, voor gegevensverkenning.	Omdat gegevenssets lazily worden geëvalueerd en de gegevens zich op de bestaande locatie bevinden, bewaart u één kopie van gegevens in uw opslag. Bovendien worden er geen extra opslagkosten in rekening gebracht, maar voorkomt u onbedoelde wijzigingen in uw oorspronkelijke gegevensbronnen en worden de prestatiesnelheden van uw ML-werkstroom verbeterd.

Ga naar Veilig toegang tot gegevens voor meer informatie over waar gegevensarchieven en gegevenssets passen in de algemene Werkstroom voor Gegevenstoegang van Azure Machine Learning.

Ga voor meer informatie over de Azure Machine Learning Python SDK en een code-first-ervaring naar

• Verbinding maken met Azure Storage-services met gegevensarchieven
• Azure Machine Learning-gegevenssets maken

Vereisten

• Een Azure-abonnement. Als u nog geen abonnement op Azure hebt, maak dan een gratis account aan voordat u begint. Probeer de gratis of betaalde versie van Azure Machine Learning

• Toegang tot Azure Machine Learning-studio

• Een Azure Machine Learning-werkruimte. Werkruimtebronnen maken

  • Wanneer u een werkruimte maakt, worden een Azure-blobcontainer en een Azure-bestandsshare automatisch als gegevensopslag geregistreerd bij de werkruimte. Ze hebben een naam workspaceblobstore en workspacefilestorerespectievelijk. Voor voldoende blobopslagbronnen is de workspaceblobstore optie ingesteld als het standaardgegevensarchief, dat al is geconfigureerd voor gebruik. Voor meer blobopslagresources hebt u een Azure-opslagaccount nodig met een ondersteund opslagtype.

Gegevensarchieven maken

U kunt gegevensarchieven maken op basis van deze Azure-opslagoplossingen. Voor niet-ondersteunde opslagoplossingen en om kosten voor uitgaande gegevens tijdens ML-experimenten op te slaan, moet u uw gegevens verplaatsen naar een ondersteunde Azure-opslagoplossing. Ga naar deze resource voor meer informatie over gegevensarchieven.

U kunt gegevensarchieven maken met op referenties gebaseerde toegang of op identiteit gebaseerde toegang.

Op basis van referenties

Maak een nieuw gegevensarchief met de Azure Machine Learning-studio.

Belangrijk

Als uw gegevensopslagaccount zich in een virtueel netwerk bevindt, zijn er extra configuratiestappen vereist om ervoor te zorgen dat de studio toegang heeft tot uw gegevens. Ga naar Netwerkisolatie en privacy voor meer informatie over de juiste configuratiestappen.

1. Meld u aan bij Azure Machine Learning Studio.
2. Selecteer Gegevens in het linkerdeelvenster onder Assets.
3. Selecteer bovenaan Gegevensarchieven.
4. Selecteer + Maken.
5. Vul het formulier in om een nieuw gegevensarchief te maken en te registreren. Het formulier wordt op intelligente wijze bijgewerkt op basis van uw selecties voor azure-opslagtype en verificatietype. Ga naar de sectie opslagtoegang en machtigingen van dit document voor meer informatie over waar u de verificatiereferenties vindt die nodig zijn om dit formulier in te vullen.

In de volgende schermopname ziet u het deelvenster voor het maken van een Azure Blob-gegevensarchief :

Op identiteit gebaseerd

Ga naar op identiteit gebaseerde gegevenstoegang voor meer informatie over het maken van een nieuw gegevensarchief met de Azure Machine Learning-studio.

Belangrijk

Als uw gegevensopslagaccount zich in een virtueel netwerk bevindt, zijn er extra configuratiestappen vereist om ervoor te zorgen dat Studio toegang heeft tot uw gegevens. Ga naar Netwerkisolatie en privacy om ervoor te zorgen dat de juiste configuratiestappen worden toegepast.

1. Meld u aan bij Azure Machine Learning Studio.
2. Selecteer Gegevens in het linkerdeelvenster onder Assets.
3. Selecteer bovenaan Gegevensarchieven.
4. Selecteer + Maken.
5. Vul het formulier in om een nieuw gegevensarchief te maken en te registreren. Het formulier wordt op intelligente wijze bijgewerkt op basis van uw selecties voor het Azure-opslagtype. Ga voor meer informatie naar welke opslagtypen toegang tot gegevens op basis van identiteiten ondersteunen .
   1. Klanten moeten het opslagaccount en de containernaam kiezen die ze willen gebruiken

De rol van bloblezer (voor ADLS Gen 2 en Blob Storage) is vereist; degene die dit aanmaakt, heeft machtigingen nodig om de inhoud van de Opslaglezer-rol binnen het abonnement en de resourcegroep te bekijken.

1. Selecteer Nee om referenties niet op te slaan in het gegevensarchief voor gegevenstoegang.

In de volgende schermopname ziet u het deelvenster voor het maken van een Azure Blob-gegevensarchief :

Gegevensassets maken

Nadat u een gegevensarchief hebt gemaakt, maakt u een gegevensset om met uw gegevens te communiceren. Gegevenssets verpakken uw gegevens in een lazily geëvalueerd verbruiksobject voor machine learning-taken, bijvoorbeeld training. Ga naar Azure Machine Learning-gegevenssets maken voor meer informatie over gegevenssets.

Gegevenssets hebben twee typen: FileDataset en TabularDataset. FileDatasets maken verwijzingen naar één of meerdere bestanden of openbare URL's. TabularDatasets vertegenwoordigen gegevens in tabelvorm. U kunt TabularDatasets maken op basis van

• .csv
• .tsv
• .parket
• .json bestanden en uit SQL-queryresultaten.

In de volgende stappen wordt beschreven hoe u een gegevensset maakt in Azure Machine Learning-studio.

Notitie

Gegevenssets die zijn gemaakt via Azure Machine Learning-studio worden automatisch geregistreerd bij de werkruimte.

1. Ga naar Azure Machine Learning-studio

2. Selecteer Gegevens onder Assets in het linkernavigatievenster. Klik op Maken op het tabblad Data-assets, zoals te zien is in de volgende schermafbeelding:

1. Geef de gegevensasset een naam en een optionele beschrijving. Selecteer vervolgens onder Type een gegevenssettype, bestand of tabellair, zoals wordt weergegeven in de volgende schermopname:

1. Het deelvenster Gegevensbron wordt nu geopend, zoals wordt weergegeven in de volgende schermopname:

U hebt verschillende opties voor uw gegevensbron. Kies 'Uit Azure-opslag' voor gegevens die al zijn opgeslagen in Azure. Als u gegevens wilt uploaden vanaf uw lokale station, kiest u 'Uit lokale bestanden'. Kies 'Uit webbestanden' voor gegevens die zijn opgeslagen op een openbare weblocatie. U kunt ook een gegevensasset maken vanuit een SQL-database of vanuit Azure Open Datasets.

1. Selecteer in de stap voor het selecteren van bestanden de locatie waar Azure uw gegevens moet opslaan en de gegevensbestanden die u wilt gebruiken.

   1. Schakel validatie overslaan in als uw gegevens zich in een virtueel netwerk bevinden. Ga naar deze resource voor meer informatie over isolatie en privacy van virtuele netwerken.

2. Volg de stappen om de instellingen en het schema voor het parseren van gegevens voor uw gegevensasset in te stellen. De instellingen worden automatisch ingevuld op basis van het bestandstype, en u kunt uw instellingen verder configureren voordat het gegevensbestand wordt gemaakt.

3. Zodra u bij de stap Controleren bent, selecteert u Maken op de laatste pagina

Voorbeeld van gegevens en profiel

Nadat u uw gegevensset hebt gemaakt, controleert u of u de preview en het profiel in de studio kunt bekijken:

1. Meld u aan bij de Azure Machine Learning-studio
2. Selecteer onder Assets in het linkernavigatievenster Gegevens , zoals wordt weergegeven in de volgende schermopname:

1. Selecteer de naam van de gegevensset die u wilt weergeven.
2. Selecteer het tabblad Verkennen .
3. Selecteer het tabblad Voorbeeld , zoals wordt weergegeven in de volgende schermopname:

1. Selecteer het tabblad Profiel , zoals wordt weergegeven in de volgende schermopname:

Als u wilt controleren of uw gegevensset gereed is voor ML, kunt u samenvattingsstatistieken in uw gegevensset gebruiken. Voor niet-numerieke kolommen bevatten deze statistieken alleen eenvoudige statistische metingen, bijvoorbeeld min, max en aantal fouten. Numerieke kolommen bieden statistische momenten en geschatte kwantielen.

Het gegevensprofiel van de Azure Machine Learning-gegevensset bevat:

Notitie

Lege vermeldingen worden weergegeven voor functies met irrelevante typen.

Statistiek	Beschrijving
Functie	De samengevatte kolomnaam
Profiel	Inlinevisualisatie op basis van het uitgestelde type. Tekenreeksen, booleaanse waarden en datums hebben waardeaantallen. Decimalen (numerieke waarden) hebben histogrammen geschat. Deze visualisaties bieden snel inzicht in de gegevensdistributie
Typedistributie	Aantal inline-waarden van typen in een kolom. Null-waarden zijn hun eigen type, zodat deze visualisatie afwijkende of ontbrekende waarden kan detecteren
Typologie	Afgeleid kolomtype. Mogelijke waarden zijn: tekenreeksen, booleaanse waarden, datums en decimalen
Minuut	Minimumwaarde van de kolom. Lege vermeldingen worden weergegeven voor functies waarvan het type geen inherente volgorde heeft (bijvoorbeeld Booleaanse waarden)
Max	Maximumwaarde van de kolom.
Tellen	Totaal aantal ontbrekende en niet-missende vermeldingen in de kolom
Niet-ontbrekend aantal	Aantal vermeldingen in de kolom die niet ontbreken. Lege tekenreeksen en fouten worden behandeld als waarden, dus ze dragen niet bij aan de 'ontbrekende telling'.
Kwantielen	Geschatte waarden bij elk kwantiel, om een beeld te geven van de gegevensdistributie
Gemiddelde	Rekenkundig gemiddelde of gemiddelde van de kolom
Standaarddeviatie	Meting van de hoeveelheid spreiding of variatie voor de gegevens van deze kolom
Verschil	Meting van hoe ver de gegevens van deze kolom zich uit de gemiddelde waarde uitspreiden
Asymmetrie	Meet het verschil tussen de gegevens van deze kolom uit een normale verdeling
Kurtosis	Meet de mate van 'tailness' van de gegevens van deze kolom, vergeleken met een normale verdeling

Toegang en machtigingen voor opslag

Om ervoor te zorgen dat u veilig verbinding maakt met uw Azure Storage-service, moet u voor Azure Machine Learning gemachtigd zijn om toegang te krijgen tot de bijbehorende gegevensopslag. Deze toegang is afhankelijk van de verificatiereferenties die worden gebruikt om het gegevensarchief te registreren.

Virtueel netwerk

Als uw gegevensopslagaccount zich in een virtueel netwerk bevindt, zijn er extra configuratiestappen vereist om ervoor te zorgen dat Azure Machine Learning toegang heeft tot uw gegevens. Ga naar Azure Machine Learning Studio in een virtueel netwerk gebruiken om ervoor te zorgen dat de juiste configuratiestappen worden toegepast wanneer u uw gegevensarchief maakt en registreert.

Toegangsvalidatie

Waarschuwing

Toegang tussen tenants tot opslagaccounts wordt niet ondersteund. Als uw scenario toegang tussen tenants nodig heeft, neemt u contact op met het (azure Machine Learning Data Support-team) voor hulp bij een aangepaste codeoplossing.

Als onderdeel van het eerste proces voor het maken en registreren van gegevensarchieven valideert Azure Machine Learning automatisch dat de onderliggende opslagservice bestaat en of de door de gebruiker geleverde principal (gebruikersnaam, service-principal of SAS-token) toegang heeft tot de opgegeven opslag.

Nadat het gegevensarchief is gemaakt, wordt deze validatie alleen uitgevoerd voor methoden waarvoor toegang tot de onderliggende opslagcontainer is vereist. De validatie wordt niet elke keer uitgevoerd wanneer gegevensopslagobjecten worden opgehaald. Validatie vindt bijvoorbeeld plaats wanneer u bestanden downloadt uit uw gegevensarchief. Als u echter uw standaardgegevensarchief wilt wijzigen, vindt er geen validatie plaats.

Als u uw toegang tot de onderliggende opslagservice wilt verifiëren, geeft u uw accountsleutel, SAS-tokens (Shared Access Signatures) of service-principal op volgens het gegevensarchieftype dat u wilt maken. De matrix van het opslagtype bevat de ondersteunde verificatietypen die overeenkomen met elk gegevensarchieftype.

U vindt informatie over de accountsleutel, het SAS-token en de service-principal in uw Azure-portal.

• Als u een accountsleutel voor verificatie wilt verkrijgen, selecteert u Opslagaccounts in het linkerdeelvenster en kiest u het opslagaccount dat u wilt registreren

  • De overzichtspagina bevat informatie zoals de accountnaam, de container en de naam van de bestandsshare
  • Vouw het knooppunt Beveiliging en netwerken uit in het linkernavigatievenster
  • Selecteer Toegangssleutels
  • De beschikbare sleutelwaarden fungeren als accountsleutelwaarden

• Als u een SAS-token wilt verkrijgen voor verificatie, selecteert u Opslagaccounts in het linkerdeelvenster en kiest u het gewenste opslagaccount

  • Als u een toegangssleutelwaarde wilt verkrijgen, vouwt u het knooppunt Beveiliging en netwerken uit in het linkernavigatievenster
  • Shared Access Signature selecteren
  • Voltooi het proces om de SAS-waarde te genereren

• Als u een service-principal wilt gebruiken voor verificatie, gaat u naar uw app-registraties en selecteert u welke app u wilt gebruiken

  • De bijbehorende overzichtspagina bevat vereiste informatie, zoals tenant-id en client-id

Belangrijk

• Als u uw toegangssleutels voor een Azure Storage-account (accountsleutel of SAS-token) wilt wijzigen, moet u de nieuwe referenties synchroniseren met zowel uw werkruimte als de gegevensarchieven die eraan zijn gekoppeld. Ga naar Uw bijgewerkte referenties synchroniseren voor meer informatie.
• Als u de registratie ongedaan maakt en vervolgens een gegevensarchief opnieuw registreert met dezelfde naam en die herregistratie mislukt, kan het zijn dat de Azure Key Vault voor uw werkruimte mogelijk niet is ingeschakeld voor provisorisch verwijderen. Soft-delete is standaard ingeschakeld voor het sleutelkluisexemplaar dat door uw werkruimte is gemaakt. Het is echter mogelijk niet ingeschakeld als u een bestaande sleutelkluis hebt gebruikt of een werkruimte hebt gemaakt vóór oktober 2020. Ga naar Voorlopig verwijderen inschakelen voor een bestaande sleutelkluis voor meer informatie over het inschakelen van voorlopig verwijderen.

Machtigingen

Voor Azure Blob-container en Azure Data Lake Gen 2-opslag moet u ervoor zorgen dat uw verificatiereferenties toegang hebben tot Storage Blob Data Reader . Meer informatie over Storage Blob Data Reader. Een SAS-accounttoken heeft standaard geen machtigingen.

• Voor leestoegang tot gegevens moeten uw verificatiereferenties een minimum aan lijst- en leesmachtigingen hebben voor containers en objecten.

• Voor schrijftoegang tot gegevens zijn ook schrijf- en toevoegmachtigingen vereist.

Trainen met gegevenssets

Gebruik uw gegevenssets in uw machine learning-experimenten voor het trainen van ML-modellen. Meer informatie over het trainen met gegevenssets.

Volgende stappen

• Een stapsgewijs voorbeeld van training met TabularDatasets en geautomatiseerde machine learning
• Een model trainen
• Zie de voorbeeldnotitieblokken voor meer voorbeelden van gegevenssettrainingen