runtime Pacote

Contém a funcionalidade para executar o ML automatizado em pipelines, trabalhar com explicadores de modelo e criar conjuntos.

Incluído nesse pacote estão classes para configurar e gerenciar pipelines e examinar a saída de execução para experimentos do machine learning automatizado. Para obter mais informações sobre o machine learning automatizado no Azure, consulte o artigo O que é machine learning automatizado?

Para definir um fluxo de trabalho de machine learning reutilizável para machine learning automatizado, use AutoMLStep para criar um Pipeline.

Módulos

automl_step	PRETERIDO. Use a funcionalidade no módulo automl_step.
ensemble	Contém a funcionalidade para criar ensembles de iterações anteriores de ML automatizado. A criação de ensembles pode melhorar os resultados do machine learning combinando várias iterações, que podem fornecer previsões melhores que as obtidas com apenas uma iteração. Configura um experimento para usar ensembles com o objeto AutoMLConfig.
run	Contém a funcionalidade para gerenciar execuções de ML automatizado no Azure Machine Learning. Este módulo permite que você inicie ou interrompa as execuções de ML automatizado, monitore o status de execução e recupere a saída do modelo.

Classes

AutoMLStep	PRETERIDO. Use a classe AutoMLStep. PRETERIDO.
AutoMLStepRun	PRETERIDO. Use a classe AutoMLStepRun. PRETERIDO.
HTSInferenceParameters	Parâmetros para pipeline de inferência HTS.
HTSTrainParameters	Parâmetros para o pipeline de treinamento do HTS.
ManyModelsInferenceParameters	Parâmetros usados para o pipeline de inferência ManyModels.
ManyModelsTrainParameters	Parâmetros usados para o pipeline de treinamento ManyModels.