AutoML Görüntü Sınıflandırması

Bu makalede Azure Machine Learning tasarımcısındaki bir bileşen açıklanmaktadır.

AutoML Görüntü Sınıflandırmasını temel alan bir makine öğrenmesi modeli oluşturmak için bu bileşeni kullanın.

Yapılandırma

Bu bileşenin yapılandırılabilir parametrelerinin tam listesi için bu bağlantıyı izleyin.

Bu model bir eğitim veri kümesi gerektirir. Doğrulama ve test veri kümeleri isteğe bağlıdır.

Veri kümenizi hazırlama hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu bağlantıyı izleyin. Veri kümesi, tüm satırlar için bir değer içeren etiket sütunu içeren etiketlenmiş bir veri kümesine ihtiyaç duyar.

AutoML, modeliniz için farklı algoritmaları ve parametreleri deneyen paralel (max_concurrent_trials'de belirtilen) bir dizi deneme (max_trials olarak belirtilir) çalıştırır. Hizmet, hiper parametre seçimleri ile eşleştirilmiş ML algoritmaları aracılığıyla yinelenir ve her deneme bir eğitim puanına sahip bir model üretir. Modelin iyileştirmesini istediğiniz ölçümü seçebilirsiniz. Seçilen ölçüm için puan ne kadar iyiyse modelin verilerinizi "sığdırmak" için de o kadar iyi olduğu kabul edilir. Deneme için bir çıkış ölçütü (sonlandırma ilkesi) tanımlayabilirsiniz. Çıkış ölçütleri, AutoML'nin bulmasını istediğiniz belirli bir eğitim puanıyla modellenir. Tanımlanan çıkış ölçütlerine ulaştığında durur. Ardından bu bileşen, veri kümeniz için çalıştırmanın sonunda oluşturulan en iyi modelin çıktısını alır.

1. AutoML Görüntü Sınıflandırma bileşenini işlem hattınıza ekleyin.

2. Modelin çıkışını almak istediğiniz Hedef Sütunu belirtin

3. AutoML'nin modelinizin başarısını ölçmek için kullanmasını istediğiniz Birincil Ölçümü belirtin. Görüntü işlemeye yönelik her birincil ölçümle ilgili bir açıklama için bu bağlantıyı ziyaret edin.

4. (İsteğe bağlı) Algoritma ayarlarını yapılandırabilirsiniz. Görüntü işleme için desteklenen algoritmaların listesi için bu bağlantıyı ziyaret edin.

5. (İsteğe bağlı) İş sınırlarını yapılandırmak için daha fazla açıklama için bu bağlantıyı ziyaret edin .

6. (İsteğe bağlı) İş Süpürme işleminizde Örnekleme ve Erken Sonlandırma yapılandırmalarının listesi için bu bağlantıyı ziyaret edin. Ayrıca ilkelerin ve örnekleme yöntemlerinin her biri hakkında daha fazla bilgi bulabilirsiniz.

Sonraki adımlar

Bkz. Azure Machine Learning için kullanılabilen bileşenler kümesi.