Оценка моделей изображений
В этой статье описывается компонент в конструкторе Машинного обучения Azure.
Используйте этот компонент для создания прогнозов с помощью обученной модели изображений для входных данных изображения.
Настройка модели оценки изображения
Добавьте компонент "Оценка модели изображений" в конвейер.
Присоедините обученную модель изображений и набор данных, содержащий входные данные изображения.
Данные должны иметь тип ImageDirectory. Подробнее о том, как получить каталог изображений, см. в компоненте "Преобразование в каталог изображений". Схема входного набора данных также должна соответствовать схеме данных, использовавшейся для обучения модели.
Отправьте конвейер.
Результаты
После создания набора оценок с помощью Оценки моделей изображений можно подключить этот компонент и оцененный набор данных к Анализу модели, чтобы создать набор метрик, используемых для оценки точности модели (производительности).
Публикация оценок как веб-служба
Обычно оценка используется для получения выходных данных в составе веб-службы прогнозирования. Подробнее см. в этом учебнике по развертыванию конечной точки для прогнозирования в реальном времени на основе конвейера в конструкторе Машинного обучения Azure.
Дальнейшие действия
Ознакомьтесь с набором доступных компонентов для Машинного обучения Azure.