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Transformação de Dados

Importante

O suporte para o Estúdio de ML (clássico) terminará a 31 de agosto de 2024. Recomendamos a transição para o Azure Machine Learning até essa data.

A partir de 1 de dezembro de 2021, não poderá criar novos recursos do Estúdio de ML (clássico). Até 31 de agosto de 2024, pode continuar a utilizar os recursos existentes do Estúdio de ML (clássico).

A documentação do Estúdio de ML (clássico) está a ser descontinuada e poderá não ser atualizada no futuro.

Este artigo lista os módulos fornecidos no Machine Learning Studio (clássico) para a transformação de dados. Para a aprendizagem automática, a transformação de dados implica algumas tarefas muito gerais, tais como a junção de conjuntos de dados ou a alteração de nomes de colunas. Mas também inclui muitas tarefas específicas para o machine learning, como a normalização, o binário e o agrupamento, e a inferência dos valores em falta.

Nota

Aplica-se a: Machine Learning Studio (clássico) apenas

Módulos semelhantes de arrasto e queda estão disponíveis em Azure Machine Learning designer.

Importante

Os dados que utiliza no Machine Learning Studio (clássico) geralmente são esperados para serem "arrumados" antes de o importar para Machine Learning Studio (clássico). A preparação de dados pode incluir, por exemplo, garantir que os dados utilizam a codificação correta e verificando se os dados têm um esquema consistente.

Os módulos para a transformação de dados são agrupados nas seguintes categorias baseadas em tarefas:

Lista de módulos

As seguintes categorias de módulos estão incluídas na categoria de Transformação de Dados :

Ver também