Jobs - Create Or Update

Hizmet:

Machine Learning

API Sürümü:

2025-12-01

Bir İş oluşturur ve yürütür. Güncelleştirme durumu için, iletilen tanımdaki Etiketler, mevcut işteki Etiketlerin yerini alacaktır.
Bir İş oluşturur ve yürütür. Güncelleştirme durumu için, iletilen tanımdaki Etiketler, mevcut işteki Etiketlerin yerini alacaktır.

PUT https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspaceName}/jobs/{id}?api-version=2025-12-01

URI Parametreleri

Name	İçinde	Gerekli	Tür	Description
id	path	True	string	İşin adı ve tanımlayıcısı. Bu büyük/küçük harfe duyarlıdır.
resourceGroupName	path	True	string minLength: 1 maxLength: 90	Kaynak grubunun adı. Ad büyük/küçük harfe duyarsız.
subscriptionId	path	True	string minLength: 1	Hedef aboneliğin kimliği.
workspaceName	path	True	string pattern: ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9_-]{2,32}$	Azure Machine Learning Çalışma Alanı Adı
api-version	query	True	string minLength: 1	Bu işlem için kullanılacak API sürümü.

İstek Gövdesi

Name	Gerekli	Tür	Description
properties	True	JobBaseProperties: AutoMLJob CommandJob PipelineJob SparkJob SweepJob	[Gerekli] Varlığın ek öznitelikleri.

Yanıtlar

Name	Tür	Description
200 OK	JobBase	Kaynak 'JobBase' güncelleme işlemi başarılı oldu
201 Created	JobBase	Kaynak 'JobBase' operasyon oluşturma başarılı oldu
Other Status Codes	ErrorResponse	Beklenmeyen bir hata yanıtı.

Güvenlik

azure_auth

Azure Active Directory OAuth2 akışı.

Tür: oauth2
Akış: implicit
Yetkilendirme URL’si: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/authorize

Kapsamlar

Name	Description
user_impersonation	kullanıcı hesabınızın kimliğine bürünme

Örnekler

CreateOrUpdate AutoML Job.

CreateOrUpdate Command Job.

CreateOrUpdate Pipeline Job.

CreateOrUpdate Sweep Job.

CreateOrUpdate AutoML Job.

Örnek isteği

HTTP

PUT https://management.azure.com/subscriptions/00000000-1111-2222-3333-444444444444/resourceGroups/test-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/my-aml-workspace/jobs/string?api-version=2025-12-01

{
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "string": "string"
    },
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "AMLToken"
    },
    "isArchived": false,
    "jobType": "AutoML",
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "ReadWriteMount",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": 1,
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "string": {
          "9bec0ab0-c62f-4fa9-a97c-7b24bbcc90ad": null
        }
      }
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        }
      }
    },
    "tags": {
      "string": "string"
    },
    "taskDetails": {
      "limitSettings": {
        "maxTrials": 2
      },
      "modelSettings": {
        "validationCropSize": 2
      },
      "searchSpace": [
        {
          "validationCropSize": "choice(2, 360)"
        }
      ],
      "targetColumnName": "string",
      "taskType": "ImageClassification",
      "trainingData": {
        "jobInputType": "mltable",
        "uri": "string"
      }
    }
  }
}

Örnek yanıt

Durum kodu:

200

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "string": "string"
    },
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "AMLToken"
    },
    "isArchived": false,
    "jobType": "AutoML",
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "ReadWriteMount",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": 1,
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "string": {
          "9bec0ab0-c62f-4fa9-a97c-7b24bbcc90ad": null
        }
      }
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "status": "Scheduled",
    "tags": {
      "string": "string"
    },
    "taskDetails": {
      "limitSettings": {
        "maxTrials": 2
      },
      "modelSettings": {
        "validationCropSize": 2
      },
      "searchSpace": [
        {
          "validationCropSize": "choice(2, 360)"
        }
      ],
      "targetColumnName": "string",
      "taskType": "ImageClassification",
      "trainingData": {
        "jobInputType": "mltable",
        "uri": "string"
      }
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "ManagedIdentity"
  }
}

Durum kodu:

201

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "string": "string"
    },
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "AMLToken"
    },
    "isArchived": false,
    "jobType": "AutoML",
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "ReadWriteMount",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": 1,
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "string": {
          "9bec0ab0-c62f-4fa9-a97c-7b24bbcc90ad": null
        }
      }
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "status": "Scheduled",
    "tags": {
      "string": "string"
    },
    "taskDetails": {
      "limitSettings": {
        "maxTrials": 2
      },
      "modelSettings": {
        "validationCropSize": 2
      },
      "searchSpace": [
        {
          "validationCropSize": "choice(2, 360)"
        }
      ],
      "targetColumnName": "string",
      "taskType": "ImageClassification",
      "trainingData": {
        "jobInputType": "mltable",
        "uri": "string"
      }
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "ManagedIdentity"
  }
}

CreateOrUpdate Command Job.

Örnek isteği

HTTP

PUT https://management.azure.com/subscriptions/00000000-1111-2222-3333-444444444444/resourceGroups/test-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/my-aml-workspace/jobs/string?api-version=2025-12-01

{
  "properties": {
    "description": "string",
    "codeId": "string",
    "command": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "distribution": {
      "distributionType": "TensorFlow",
      "parameterServerCount": 1,
      "workerCount": 1
    },
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "string": "string"
    },
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "AMLToken"
    },
    "inputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobInputType": "literal",
        "value": "string"
      }
    },
    "jobType": "Command",
    "limits": {
      "jobLimitsType": "Command",
      "timeout": "PT5M"
    },
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "ReadWriteMount",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": 1,
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "string": {
          "e6b6493e-7d5e-4db3-be1e-306ec641327e": null
        }
      }
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        }
      }
    },
    "tags": {
      "string": "string"
    }
  }
}

Örnek yanıt

Durum kodu:

200

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "codeId": "string",
    "command": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "distribution": {
      "distributionType": "TensorFlow",
      "parameterServerCount": 1,
      "workerCount": 1
    },
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "string": "string"
    },
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "AMLToken"
    },
    "inputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobInputType": "literal",
        "value": "string"
      }
    },
    "jobType": "Command",
    "limits": {
      "jobLimitsType": "Command",
      "timeout": "PT5M"
    },
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "ReadWriteMount",
        "uri": "string"
      }
    },
    "parameters": {
      "string": "string"
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": 1,
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "string": {
          "a0847709-f5aa-4561-8ba5-d915d403fdcf": null
        }
      }
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "status": "NotStarted",
    "tags": {
      "string": "string"
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "User"
  }
}

Durum kodu:

201

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "codeId": "string",
    "command": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "distribution": {
      "distributionType": "TensorFlow",
      "parameterServerCount": 1,
      "workerCount": 1
    },
    "environmentId": "string",
    "environmentVariables": {
      "string": "string"
    },
    "experimentName": "string",
    "identity": {
      "identityType": "AMLToken"
    },
    "inputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobInputType": "literal",
        "value": "string"
      }
    },
    "jobType": "Command",
    "limits": {
      "jobLimitsType": "Command",
      "timeout": "PT5M"
    },
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "ReadWriteMount",
        "uri": "string"
      }
    },
    "parameters": {
      "string": "string"
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "resources": {
      "instanceCount": 1,
      "instanceType": "string",
      "properties": {
        "string": {
          "b8163d40-c351-43d6-8a34-d0cd895b8a5a": null
        }
      }
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "status": "NotStarted",
    "tags": {
      "string": "string"
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "User"
  }
}

CreateOrUpdate Pipeline Job.

Örnek isteği

HTTP

PUT https://management.azure.com/subscriptions/00000000-1111-2222-3333-444444444444/resourceGroups/test-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/my-aml-workspace/jobs/string?api-version=2025-12-01

{
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "experimentName": "string",
    "inputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobInputType": "literal",
        "value": "string"
      }
    },
    "jobType": "Pipeline",
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "Upload",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        }
      }
    },
    "settings": {},
    "tags": {
      "string": "string"
    }
  }
}

Örnek yanıt

Durum kodu:

200

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "experimentName": "string",
    "inputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobInputType": "literal",
        "value": "string"
      }
    },
    "jobType": "Pipeline",
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "Upload",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "settings": {},
    "status": "NotStarted",
    "tags": {
      "string": "string"
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "User"
  }
}

Durum kodu:

201

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "experimentName": "string",
    "inputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobInputType": "literal",
        "value": "string"
      }
    },
    "jobType": "Pipeline",
    "outputs": {
      "string": {
        "description": "string",
        "jobOutputType": "uri_file",
        "mode": "Upload",
        "uri": "string"
      }
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "settings": {},
    "status": "NotStarted",
    "tags": {
      "string": "string"
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "User"
  }
}

CreateOrUpdate Sweep Job.

Örnek isteği

HTTP

PUT https://management.azure.com/subscriptions/00000000-1111-2222-3333-444444444444/resourceGroups/test-rg/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/my-aml-workspace/jobs/string?api-version=2025-12-01

{
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": 1,
      "evaluationInterval": 1,
      "policyType": "MedianStopping"
    },
    "experimentName": "string",
    "jobType": "Sweep",
    "limits": {
      "jobLimitsType": "Sweep",
      "maxConcurrentTrials": 1,
      "maxTotalTrials": 1,
      "trialTimeout": "PT1S"
    },
    "objective": {
      "goal": "Minimize",
      "primaryMetric": "string"
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "samplingAlgorithm": {
      "samplingAlgorithmType": "Grid"
    },
    "searchSpace": {
      "string": {}
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        }
      }
    },
    "tags": {
      "string": "string"
    },
    "trial": {
      "codeId": "string",
      "command": "string",
      "distribution": {
        "distributionType": "Mpi",
        "processCountPerInstance": 1
      },
      "environmentId": "string",
      "environmentVariables": {
        "string": "string"
      },
      "resources": {
        "instanceCount": 1,
        "instanceType": "string",
        "properties": {
          "string": {
            "e6b6493e-7d5e-4db3-be1e-306ec641327e": null
          }
        }
      }
    }
  }
}

Örnek yanıt

Durum kodu:

200

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": 1,
      "evaluationInterval": 1,
      "policyType": "MedianStopping"
    },
    "experimentName": "string",
    "jobType": "Sweep",
    "limits": {
      "jobLimitsType": "Sweep",
      "maxConcurrentTrials": 1,
      "maxTotalTrials": 1,
      "trialTimeout": "PT1S"
    },
    "objective": {
      "goal": "Minimize",
      "primaryMetric": "string"
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "samplingAlgorithm": {
      "samplingAlgorithmType": "Grid"
    },
    "searchSpace": {
      "string": {}
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "status": "NotStarted",
    "tags": {
      "string": "string"
    },
    "trial": {
      "codeId": "string",
      "command": "string",
      "distribution": {
        "distributionType": "Mpi",
        "processCountPerInstance": 1
      },
      "environmentId": "string",
      "environmentVariables": {
        "string": "string"
      },
      "resources": {
        "instanceCount": 1,
        "instanceType": "string",
        "properties": {
          "string": {
            "e6b6493e-7d5e-4db3-be1e-306ec641327e": null
          }
        }
      }
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "User"
  }
}

Durum kodu:

201

{
  "name": "string",
  "type": "string",
  "id": "string",
  "properties": {
    "description": "string",
    "computeId": "string",
    "displayName": "string",
    "earlyTermination": {
      "delayEvaluation": 1,
      "evaluationInterval": 1,
      "policyType": "MedianStopping"
    },
    "experimentName": "string",
    "jobType": "Sweep",
    "limits": {
      "jobLimitsType": "Sweep",
      "maxConcurrentTrials": 1,
      "maxTotalTrials": 1,
      "trialTimeout": "PT1S"
    },
    "objective": {
      "goal": "Minimize",
      "primaryMetric": "string"
    },
    "properties": {
      "string": "string"
    },
    "samplingAlgorithm": {
      "samplingAlgorithmType": "Grid"
    },
    "searchSpace": {
      "string": {}
    },
    "services": {
      "string": {
        "endpoint": "string",
        "errorMessage": "string",
        "jobServiceType": "string",
        "port": 1,
        "properties": {
          "string": "string"
        },
        "status": "string"
      }
    },
    "status": "NotStarted",
    "tags": {
      "string": "string"
    },
    "trial": {
      "codeId": "string",
      "command": "string",
      "distribution": {
        "distributionType": "Mpi",
        "processCountPerInstance": 1
      },
      "environmentId": "string",
      "environmentVariables": {
        "string": "string"
      },
      "resources": {
        "instanceCount": 1,
        "instanceType": "string",
        "properties": {
          "string": {
            "e6b6493e-7d5e-4db3-be1e-306ec641327e": null
          }
        }
      }
    }
  },
  "systemData": {
    "createdAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "createdBy": "string",
    "createdByType": "User",
    "lastModifiedAt": "2020-01-01T12:34:56.999Z",
    "lastModifiedBy": "string",
    "lastModifiedByType": "User"
  }
}

Tanımlar

Name	Description
AllNodes	Tüm düğümler, hizmetin işin tüm düğümlerinde çalışacağı anlamına gelir
AmlToken	AML Belirteci kimlik yapılandırması.
AutoForecastHorizon	Tahmin ufku sistem tarafından otomatik olarak belirlenir.
AutoMLJob	AutoMLJob sınıfını kullanın. Sınıflandırma/Regresyon vb. gibi AutoML görevlerini yürütmek için bu sınıfı kullanın. Desteklenen tüm görevler için TaskType sabit listesine bakın.
AutoNCrossValidations	N-Cross doğrulamaları otomatik olarak belirlenir.
AutoSeasonality
AutoTargetLags
AutoTargetRollingWindowSize	Hedef gecikmeleri yuvarlanan pencere otomatik olarak belirlenir.
AzureDevOpsWebhook	Azure DevOps'a özgü web kancası ayrıntıları
BanditPolicy	Bolluk ölçütlerine dayalı bir erken sonlandırma ilkesi ve değerlendirme için bir sıklık ve gecikme aralığı tanımlar
BayesianSamplingAlgorithm	Önceki değerlere dayalı değerler üreten bir Örnekleme Algoritması tanımlar
BlockedTransformers	AutoML tarafından desteklenen tüm sınıflandırma modelleri için sabit listesi.
Classification	AutoML Tablosu dikeyinde sınıflandırma görevi.
ClassificationModels	AutoML tarafından desteklenen tüm sınıflandırma modelleri için sabit listesi.
ClassificationMultilabelPrimaryMetrics	Sınıflandırma çok etiketli görevler için birincil ölçümler.
ClassificationPrimaryMetrics	Sınıflandırma görevleri için birincil ölçümler.
ClassificationTrainingSettings	Sınıflandırma Eğitimi ile ilgili yapılandırma.
CommandJob	Komut işi tanımı.
CommandJobLimits	Komut İş sınırı sınıfı.
createdByType	Kaynağı oluşturan kimliğin türü.
CustomForecastHorizon	Zaman serisi sıklığı birimlerinde istenen maksimum tahmin ufku.
CustomModelJobInput
CustomModelJobOutput
CustomNCrossValidations	N-Cross doğrulamaları kullanıcı tarafından belirtilir.
CustomSeasonality
CustomTargetLags
CustomTargetRollingWindowSize
DistributionType	İş dağıtım türünü belirlemek için sabit listesi.
EarlyTerminationPolicyType
EmailNotificationEnableType	E-posta bildirim türünü belirlemek için sabit listesi.
ErrorAdditionalInfo	Kaynak yönetimi hatası ek bilgileri.
ErrorDetail	Hata detayı.
ErrorResponse	Hata yanıtı
FeatureLags	Sayısal özellikler için gecikme oluşturma bayrağı.
FeaturizationMode	Özellik geliştirme modu - Kullanıcı varsayılan 'Otomatik' modunu tutabilir ve AutoML özellik geliştirme aşamasında verilerin gerekli dönüşümüyle ilgilenir. 'Kapalı' seçilirse özellik kazandırma işlemi yapılmaz. 'Özel' seçilirse, kullanıcı özellik geliştirmenin nasıl yapıldığını özelleştirmek için ek girişler belirtebilir.
ForecastHorizonMode	Tahmin ufku seçim modunu belirlemek için sabit listesi.
Forecasting	AutoML Tablosu dikeyinde tahmin görevi.
ForecastingModels	AutoML tarafından desteklenen tüm tahmin modelleri için sabit listesi.
ForecastingPrimaryMetrics	Tahmin görevi için birincil ölçümler.
ForecastingSettings	Belirli parametrelerin tahmin edilmesi.
ForecastingTrainingSettings	Tahmin Eğitimi ile ilgili yapılandırma.
Goal	Hiper parametre ayarlama için desteklenen ölçüm hedeflerini tanımlar
GridSamplingAlgorithm	Uzaydaki her değer kombinasyonunu kapsamlı bir şekilde oluşturan bir Örnekleme Algoritması tanımlar
IdentityConfigurationType	Kimlik çerçevesini belirlemek için sabit listesi.
ImageClassification	Görüntü Sınıflandırması. Çok sınıflı görüntü sınıflandırması, bir görüntü bir dizi sınıftan yalnızca tek bir etiketle sınıflandırıldığında kullanılır - örneğin, her görüntü bir 'kedi' veya 'köpek' veya 'ördek' görüntüsü olarak sınıflandırılır.
ImageClassificationMultilabel	Görüntü Sınıflandırma Çoklu Etiket. Çok etiketli görüntü sınıflandırması, bir görüntünün bir dizi etiketten bir veya daha fazla etikete sahip olabileceği durumlarda kullanılır - örneğin, bir görüntü hem 'kedi' hem de 'köpek' ile etiketlenebilir.
ImageInstanceSegmentation	Görüntü örneği segmentasyonu. Örnek segmentasyonu, bir görüntüdeki nesneleri piksel düzeyinde tanımlamak ve görüntüdeki her nesnenin etrafına bir çokgen çizmek için kullanılır.
ImageLimitSettings	AutoML işi için ayarları sınırlayın.
ImageModelDistributionSettingsClassification	Model ayarlarının değerlerini süpürmek için dağıtım ifadeleri. <Örnek Bazı> örnekler: ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')"; LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)"; LayersToFreeze = "choice(0, 2)"; ```</example> For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters For more information on the available settings please visit the official documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
ImageModelDistributionSettingsObjectDetection	Model ayarlarının değerlerini süpürmek için dağıtım ifadeleri. <Örnek Bazı> örnekler: ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')"; LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)"; LayersToFreeze = "choice(0, 2)"; ```</example> For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters For more information on the available settings please visit the official documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
ImageModelSettingsClassification	Modeli eğiten ayarlar. Mevcut ayarlar hakkında daha fazla bilgi için lütfen resmi belgeleri ziyaret edin: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
ImageModelSettingsObjectDetection	Modeli eğiten ayarlar. Mevcut ayarlar hakkında daha fazla bilgi için lütfen resmi belgeleri ziyaret edin: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
ImageObjectDetection	Görüntü Nesnesi Algılama. Nesne algılama, bir görüntüdeki nesneleri tanımlamak ve her nesneyi bir sınırlayıcı kutuyla konumlandırmak için kullanılır, örneğin bir görüntüdeki tüm köpekleri ve kedileri bulun ve her birinin etrafına bir sınırlayıcı kutu çizin.
ImageSweepSettings	Model süpürme ve hiper parametre süpürme ile ilgili ayarlar.
InputDeliveryMode	Giriş verisi teslim modunu belirlemek için sabit listesi.
InstanceSegmentationPrimaryMetrics	InstanceSegmentation görevleri için birincil ölçümler.
JobBase	Azure Resource Manager kaynak zarfı.
JobInputType	İş Giriş Türünü belirlemek için Sabit Listesi.
JobLimitsType
JobOutputType	İş Çıkış Türünü belirlemek için Sabit Listesi'ne ekleyin.
JobResourceConfiguration
JobService	İş uç noktası tanımı
JobStatus	Bir işin durumu.
JobTier	İş katmanını belirlemek için Enum.
JobType	İşin türünü belirlemek için Enum.
LearningRateScheduler	Öğrenme hızı zamanlayıcı sabit listesi.
LiteralJobInput	Değişmez giriş türü.
LogVerbosity	Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi.
ManagedIdentity	Yönetilen kimlik yapılandırması.
MedianStoppingPolicy	Tüm çalıştırmaların birincil ölçümünün çalışan ortalamalarını temel alan bir erken sonlandırma ilkesi tanımlar
MLFlowModelJobInput
MLFlowModelJobOutput
MLTableJobInput
MLTableJobOutput
ModelSize	Resim modeli boyutu.
Mpi	MPI dağıtım yapılandırması.
NCrossValidationsMode	N-Cross doğrulama değerinin nasıl belirleneceğini belirler.
NlpVerticalFeaturizationSettings
NlpVerticalLimitSettings	İş yürütme kısıtlamaları.
NodesValueType	Düğüm değeri için numaralandırılmış türler
NotificationSetting	Bildirim için yapılandırma.
ObjectDetectionPrimaryMetrics	Image ObjectDetection görevi için birincil ölçümler.
Objective	Optimizasyon hedefi.
OutputDeliveryMode	Çıkış veri teslim modu numaralandırmaları.
PipelineJob	İşlem Hattı İş tanımı: MFE özniteliklerine genel tanımlar.
PyTorch	PyTorch dağıtım yapılandırması.
QueueSettings
RandomSamplingAlgorithm	Rastgele değerler üreten bir Örnekleme Algoritması tanımlar
RandomSamplingAlgorithmRule	Belirli bir rastgele algoritma türü
Regression	AutoML Tablosu dikeyinde regresyon görevi.
RegressionModels	AutoML tarafından desteklenen tüm Regresyon modelleri için sabit listesi.
RegressionPrimaryMetrics	Regresyon görevi için birincil ölçümler.
RegressionTrainingSettings	Regresyon Eğitimi ile ilgili yapılandırma.
SamplingAlgorithmType
SeasonalityMode	Mevsimsellik modunu tahmin etme.
ShortSeriesHandlingConfiguration	AutoML'nin kısa zaman serisini nasıl işleyeceklerini tanımlayan parametre.
SparkJob	Spark iş tanımı.
SparkJobEntryType
SparkJobPythonEntry
SparkJobScalaEntry
SparkResourceConfiguration
StackEnsembleSettings	StackEnsemble çalıştırmasını özelleştirmek için gelişmiş ayar.
StackMetaLearnerType	Meta-öğrenen, bireysel heterojen modellerin çıktısı üzerine eğitilen bir modeldir.\r\nVarsayılan meta-öğreniciler, sınıflandırma görevleri için LogisticRegression (çapraz doğrulama etkinse, LogisticRegressionCV) ve regresyon/tahmin görevleri için ElasticNet'tir (veya çapraz doğrulama etkinleştirilmişse ElasticNetCV).\r\nBu parametre şu diziden biri olabilir: LogisticRegression, LogisticRegressionCV, LightGBMClassifier, ElasticNet, ElasticNetCV, LightGBMRegressor veya LinearRegression
StochasticOptimizer	Görüntü modelleri için stokastik iyileştirici.
SweepJob	Süpürme işi tanımı.
SweepJobLimits	Süpürme İş sınırı sınıfı.
systemData	Kaynağın oluşturulması ve son değiştirilmesiyle ilgili meta veriler.
TableVerticalFeaturizationSettings	Özellik Oluşturma Yapılandırması.
TableVerticalLimitSettings	İş yürütme kısıtlamaları.
TargetAggregationFunction	Hedef toplama işlevi.
TargetLagsMode	Hedef seçim modlarında gecikiyor.
TargetRollingWindowSizeMode	Hedef kayan pencere boyutu modu.
TaskType	AutoMLJob Görev türü.
TensorFlow	TensorFlow dağıtım yapılandırması.
TextClassification	AutoML NLP dikeyinde Metin Sınıflandırma görevi. NLP - Doğal Dil İşleme.
TextClassificationMultilabel	AutoML NLP dikeyinde Metin Sınıflandırma Çok etiketli görev. NLP - Doğal Dil İşleme.
TextNer	AutoML NLP dikeyinde Text-NER görev. NER - Adlandırılmış Varlık Tanıma. NLP - Doğal Dil İşleme.
TrialComponent	Deneme bileşeni tanımı.
TritonModelJobInput
TritonModelJobOutput
TruncationSelectionPolicy	Her değerlendirme aralığında belirli bir çalıştırma yüzdesini iptal eden bir erken sonlandırma ilkesi tanımlar.
UriFileJobInput
UriFileJobOutput
UriFolderJobInput
UriFolderJobOutput
UserIdentity	Kullanıcı kimliği yapılandırması.
UseStl	Zaman serisi hedef sütununun STL Ayrıştırma'sını yapılandırın.
ValidationMetricType	Görüntü görevlerinde doğrulama ölçümleri için kullanılacak ölçüm hesaplama yöntemi.
WebhookType	Web kancası geri çağırma hizmeti türünü belirlemek için sabit listesi.

AllNodes

Nesne

Tüm düğümler, hizmetin işin tüm düğümlerinde çalışacağı anlamına gelir

Name	Tür	Description
nodesValueType	string: All	[Gerekli] Düğümler değerinin türü

AmlToken

Nesne

AML Belirteci kimlik yapılandırması.

Name	Tür	Description
identityType	string: AMLToken	[Gerekli] Kimlik çerçevesinin türünü belirtir.

AutoForecastHorizon

Nesne

Tahmin ufku sistem tarafından otomatik olarak belirlenir.

Name	Tür	Description
mode	string: Auto	[Gerekli] Tahmin ufku değeri seçim modunu ayarlayın.

AutoMLJob

Nesne

AutoMLJob sınıfını kullanın. Sınıflandırma/Regresyon vb. gibi AutoML görevlerini yürütmek için bu sınıfı kullanın. Desteklenen tüm görevler için TaskType sabit listesine bakın.

Name	Tür	Default value	Description
componentId	string		Bileşen kaynağının ARM kaynak kimliği.
computeId	string		İşlem kaynağının ARM kaynak kimliği.
description	string		Varlık açıklaması metni.
displayName	string		İşin görünen adı.
environmentId	string		İşin Ortam belirtiminin ARM kaynak kimliği. Bu, sağlanmazsa, automl işi çalıştırırken bunu varsayılan olarak Üretim AutoML seçilmiş ortam sürümü olarak sağlayacak isteğe bağlı bir değerdir.
environmentVariables	object		İşe dahil edilen ortam değişkenleri.
experimentName	string	Default	İşin ait olduğu denemenin adı. Ayarlanmadıysa, iş "Varsayılan" denemesine yerleştirilir.
identity	IdentityConfiguration: AmlToken ManagedIdentity UserIdentity		Kimlik yapılandırması. Ayarlanırsa, bu AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity veya null değerlerinden biri olmalıdır. Varsayılan değer null ise AmlToken olur.
isArchived	boolean	False	Varlık arşivlenmiş mi?
jobType	string: AutoML		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
notificationSetting	NotificationSetting		İş için bildirim ayarı
outputs	object		İşte kullanılan çıktı veri bağlamalarının eşlemesi.
properties	object		Varlık özelliği sözlüğü.
queueSettings	QueueSettings		İş için kuyruk ayarları
resources	JobResourceConfiguration		İş için İşlem Kaynağı yapılandırması.
services	<string,  JobService>		JobEndpoints listesi. Yerel işler için bir iş uç noktası FileStreamObject uç nokta değerine sahip olur.
status	JobStatus		İşin durumu.
tags	object		Etiket sözlüğü. Etiketler eklenebilir, kaldırılabilir ve güncelleştirilebilir.
taskDetails	AutoMLVertical: Classification Forecasting ImageClassification ImageClassificationMultilabel ImageInstanceSegmentation ImageObjectDetection Regression TextClassification TextClassificationMultilabel TextNer		[Gerekli] Bu, Tablolardan/NLP/Görüntüden biri olabilecek senaryoları temsil eder

AutoNCrossValidations

Nesne

N-Cross doğrulamaları otomatik olarak belirlenir.

Name	Tür	Description
mode	string: Auto	[Gerekli] N-Cross doğrulamalarını belirleme modu.

AutoSeasonality

Nesne

Name	Tür	Description
mode	string: Auto	[Gerekli] Mevsimsellik modu.

AutoTargetLags

Nesne

Name	Tür	Description
mode	string: Auto	[Gerekli] Hedef gecikme modunu ayarlama - Otomatik/Özel

AutoTargetRollingWindowSize

Nesne

Hedef gecikmeleri yuvarlanan pencere otomatik olarak belirlenir.

Name	Tür	Description
mode	string: Auto	[Gerekli] TargetRollingWindowSiz algılama modu.

AzureDevOpsWebhook

Nesne

Azure DevOps'a özgü web kancası ayrıntıları

Name	Tür	Description
eventType	string	Belirtilen bildirim olayında geri çağırma gönderme
webhookType	string: AzureDevOps	[Gerekli] Geri çağırma göndermek için hizmet türünü belirtir

BanditPolicy

Nesne

Bolluk ölçütlerine dayalı bir erken sonlandırma ilkesi ve değerlendirme için bir sıklık ve gecikme aralığı tanımlar

Name	Tür	Default value	Description
delayEvaluation	integer (int32)	0	İlk değerlendirmenin geciktirilme aralığı sayısı.
evaluationInterval	integer (int32)	0	İlke değerlendirmeleri arasındaki aralık (çalıştırma sayısı).
policyType	string: Bandit		[Gerekli] İlke yapılandırmasının adı
slackAmount	number (float)	0	En iyi performans gösteren çalıştırmadan mutlak mesafeye izin verilir.
slackFactor	number (float)	0	İzin verilen uzaklık ile en iyi performansa sahip çalıştırmanın oranı.

BayesianSamplingAlgorithm

Nesne

Önceki değerlere dayalı değerler üreten bir Örnekleme Algoritması tanımlar

Name	Tür	Description
samplingAlgorithmType	string: Bayesian	[Gerekli] Yapılandırma özellikleriyle birlikte hiper parametre değerleri oluşturmak için kullanılan algoritma

BlockedTransformers

Numaralandırma

AutoML tarafından desteklenen tüm sınıflandırma modelleri için sabit listesi.

Değer	Description
TextTargetEncoder	Metin verileri için hedef kodlama.
OneHotEncoder	Ohe sıcak kodlama bir ikili özellik dönüşümü oluşturur.
CatTargetEncoder	Kategorik veriler için hedef kodlama.
TfIdf	Tf-Idf, terim-frekans çarpı ters belge frekansı anlamına gelir. Bu, belgelerdeki bilgileri tanımlamak için kullanılan yaygın bir terim ağırlıklandırma şemasıdır.
WoETargetEncoder	Kanıt Ağırlığı kodlaması, kategorik değişkenleri kodlamak için kullanılan bir tekniktir. Ağırlıklar oluşturmak için P(1)/P(0)'ın doğal logunu kullanır.
LabelEncoder	Etiket kodlayıcı, etiketleri/kategorik değişkenleri sayısal bir biçimde dönüştürür.
WordEmbedding	Sözcük gömme, sözcükleri veya tümcecikleri bir vektör veya bir dizi sayı olarak temsil etmeye yardımcı olur.
NaiveBayes	Naive Bayes, kategorik olarak dağılmış ayrık özelliklerin sınıflandırılması için kullanılan bir sınıflandırılmıştır.
CountVectorizer	Count Vectorizer, bir metin belgeleri koleksiyonunu belirteç sayıları matrisine dönüştürür.
HashOneHotEncoder	Hashing One Hot Encoder, kategorik değişkenleri sınırlı sayıda yeni özelliğe dönüştürebilir. Bu genellikle yüksek kardinalite kategorik özellikleri için kullanılır.

Classification

Nesne

AutoML Tablosu dikeyinde sınıflandırma görevi.

Name	Tür	Default value	Description
cvSplitColumnNames	string[]		CVSplit verileri için kullanılacak sütunlar.
featurizationSettings	TableVerticalFeaturizationSettings		AutoML işi için gereken özellik kazandırma girişleri.
limitSettings	TableVerticalLimitSettings		AutoMLjob için yürütme kısıtlamaları.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi.
nCrossValidations	NCrossValidations: AutoNCrossValidations CustomNCrossValidations		Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında eğitim veri kümesine uygulanacak çapraz doğrulama katlarının sayısı.
positiveLabel	string		İkili ölçüm hesaplaması için pozitif etiket.
primaryMetric	ClassificationPrimaryMetrics	AUCWeighted	Sınıflandırma görevleri için birincil ölçümler.
targetColumnName	string		Hedef sütun adı: Bu tahmin değerleri sütunudur. Sınıflandırma görevleri bağlamında etiket sütun adı olarak da bilinir.
taskType	string: Classification		[Gerekli] AutoMLjob için görev türü.
testData	MLTableJobInput		Veri girişini test edin.
testDataSize	number (double)		Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken test veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır.
trainingData	MLTableJobInput		[Gerekli] Eğitim veri girişi.
trainingSettings	ClassificationTrainingSettings		AutoML İşi için eğitim aşamasına yönelik girişler.
validationData	MLTableJobInput		Doğrulama veri girişleri.
validationDataSize	number (double)		Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken eğitim veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır.
weightColumnName	string		Örnek ağırlık sütununun adı. Otomatik ML, giriş olarak ağırlıklı bir sütunu destekler ve bu da verilerdeki satırların yukarı veya aşağı ağırlıklı olmasına neden olur.

ClassificationModels

Numaralandırma

AutoML tarafından desteklenen tüm sınıflandırma modelleri için sabit listesi.

Değer	Description
LogisticRegression	Lojistik regresyon temel bir sınıflandırma tekniğidir. Doğrusal sınıflandırıcılar grubuna aittir ve polinom ve doğrusal regresyona biraz benzer. Lojistik regresyon hızlıdır ve nispeten karmaşık değildir ve sonuçları yorumlamanız sizin için uygundur. Esasen ikili sınıflandırma için bir yöntem olmasına rağmen, çok sınıflı problemlere de uygulanabilir.
SGD	SGD: Stokastik gradyan inişi, tahmin edilen ve gerçek çıktılar arasında en iyi uyuma karşılık gelen model parametrelerini bulmak için makine öğrenimi uygulamalarında sıklıkla kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır.
MultinomialNaiveBayes	Çok terimli Naive Bayes sınıflandırıcısı, ayrık özelliklere sahip sınıflandırma için uygundur (örneğin, metin sınıflandırması için kelime sayıları). Çok terimli dağılım normalde tamsayı özellik sayıları gerektirir. Ancak pratikte tf-idf gibi kesirli sayımlar da işe yarayabilir.
BernoulliNaiveBayes	Çok değişkenli Bernoulli modelleri için Naive Bayes sınıflandırıcısı.
SVM	Destek vektör makinesi (SVM), iki gruplu sınıflandırma sorunları için sınıflandırma algoritmalarını kullanan denetimli bir makine öğrenimi modelidir. Bir SVM modeline her kategori için etiketli eğitim verisi kümeleri verdikten sonra, yeni metni kategorilere ayırabilirler.
LinearSVM	Destek vektör makinesi (SVM), iki gruplu sınıflandırma sorunları için sınıflandırma algoritmalarını kullanan denetimli bir makine öğrenimi modelidir. Bir SVM modeline her kategori için etiketli eğitim verisi kümeleri verdikten sonra, yeni metni kategorilere ayırabilirler. Doğrusal SVM, girdi verileri doğrusal olduğunda en iyi performansı gösterir, yani veriler, çizilen bir grafikte sınıflandırılmış değerler arasında düz bir çizgi çizilerek kolayca sınıflandırılabilir.
KNN	K-en yakın komşular (KNN) algoritması, yeni veri noktalarının değerlerini tahmin etmek için 'özellik benzerliğini' kullanır, bu da yeni veri noktasına, eğitim setindeki noktalarla ne kadar yakından eşleştiğine bağlı olarak bir değer atanacağı anlamına gelir.
DecisionTree	Karar Ağaçları, hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılan parametrik olmayan denetimli bir öğrenme yöntemidir. Amaç, veri özelliklerinden çıkarılan basit karar kurallarını öğrenerek bir hedef değişkenin değerini tahmin eden bir model oluşturmaktır.
RandomForest	Rastgele orman, denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. İnşa ettiği "orman", genellikle "torbalama" yöntemiyle eğitilmiş bir karar ağaçları topluluğudur. Torbalama yönteminin genel fikri, öğrenme modellerinin bir kombinasyonunun genel sonucu arttırmasıdır.
ExtremeRandomTrees	Extreme Trees, birçok karar ağacından gelen tahminleri birleştiren bir topluluk makine öğrenimi algoritmasıdır. Yaygın olarak kullanılan rastgele orman algoritması ile ilgilidir.
LightGBM	LightGBM, ağaç tabanlı öğrenme algoritmalarını kullanan bir gradyan artırma çerçevesidir.
GradientBoosting	Hafta öğrencilerini güçlü bir öğrenciye dönüştürme tekniğine Boosting denir. Gradyan artırma algoritması süreci, bu yürütme teorisi üzerinde çalışır.
XGBoostClassifier	XGBoost: Aşırı Gradyan Artırma Algoritması. Bu algoritma, hedef sütun değerlerinin farklı sınıf değerlerine bölünebildiği yapılandırılmış veriler için kullanılır.

ClassificationMultilabelPrimaryMetrics

Numaralandırma

Sınıflandırma çok etiketli görevler için birincil ölçümler.

Değer	Description
AUCWeighted	AUC, eğrinin altındaki Alandır. Bu metrik, her sınıftaki gerçek örneklerin sayısıyla ağırlıklandırılmış, her sınıf için puanın aritmetik ortalamasını temsil eder.
Accuracy	Doğruluk, gerçek sınıf etiketleriyle tam olarak eşleşen tahminlerin oranıdır.
NormMacroRecall	Normalleştirilmiş makro geri çağırma makro ortalaması alınır ve normalleştirilir, böylece rastgele performansın puanı 0, mükemmel performansın puanı 1 olur.
AveragePrecisionScoreWeighted	Her sınıf için ortalama duyarlık puanının, her sınıftaki gerçek örneklerin sayısıyla ağırlıklandırılmış aritmetik ortalaması.
PrecisionScoreWeighted	Her sınıf için, her sınıftaki gerçek örneklerin sayısına göre ağırlıklandırılmış aritmetik duyarlık ortalaması.
IOU	Birlik Üzerinde Kavşak. Tahminlerin kesişimi, tahminlerin birleşimine bölünür.

ClassificationPrimaryMetrics

Numaralandırma

Sınıflandırma görevleri için birincil ölçümler.

Değer	Description
AUCWeighted	AUC, eğrinin altındaki Alandır. Bu metrik, her sınıftaki gerçek örneklerin sayısıyla ağırlıklandırılmış, her sınıf için puanın aritmetik ortalamasını temsil eder.
Accuracy	Doğruluk, gerçek sınıf etiketleriyle tam olarak eşleşen tahminlerin oranıdır.
NormMacroRecall	Normalleştirilmiş makro geri çağırma makro ortalaması alınır ve normalleştirilir, böylece rastgele performansın puanı 0, mükemmel performansın puanı 1 olur.
AveragePrecisionScoreWeighted	Her sınıf için ortalama duyarlık puanının, her sınıftaki gerçek örneklerin sayısıyla ağırlıklandırılmış aritmetik ortalaması.
PrecisionScoreWeighted	Her sınıf için, her sınıftaki gerçek örneklerin sayısına göre ağırlıklandırılmış aritmetik duyarlık ortalaması.

ClassificationTrainingSettings

Nesne

Sınıflandırma Eğitimi ile ilgili yapılandırma.

Name	Tür	Default value	Description
allowedTrainingAlgorithms	ClassificationModels[]		Sınıflandırma görevi için izin verilen modeller.
blockedTrainingAlgorithms	ClassificationModels[]		Sınıflandırma görevi için engellenen modeller.
enableDnnTraining	boolean	False	DNN modelleri önerisini etkinleştirin.
enableModelExplainability	boolean	True	En iyi modelde açıklanabilirliği açmak için bayrak ekleyin.
enableOnnxCompatibleModels	boolean	False	Onnx uyumlu modelleri etkinleştirme bayrağı.
enableStackEnsemble	boolean	True	Yığın grubu çalıştırmasını etkinleştirin.
enableVoteEnsemble	boolean	True	Oylama grubu çalıştırmasını etkinleştirin.
ensembleModelDownloadTimeout	string (duration)	PT5M	VotingEnsemble ve StackEnsemble model oluşturma sırasında, önceki alt çalıştırmalara ait birden çok uygun model indirilir. Daha fazla zaman gerekiyorsa bu parametreyi 300 saniyeden daha yüksek bir değerle yapılandırın.
stackEnsembleSettings	StackEnsembleSettings		Yığın grubu çalıştırması için yığın grubu ayarları.

CommandJob

Nesne

Komut işi tanımı.

Name	Tür	Default value	Description
codeId	string		Kod varlığının ARM kaynak kimliği.
command	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Gerekli] İşin başlangıcında yürütülecek komut. eg. "Python train.py"
componentId	string		Bileşen kaynağının ARM kaynak kimliği.
computeId	string		İşlem kaynağının ARM kaynak kimliği.
description	string		Varlık açıklaması metni.
displayName	string		İşin görünen adı.
distribution	DistributionConfiguration: Mpi PyTorch TensorFlow		İşin dağıtım yapılandırması. Ayarlanırsa, bu Mpi, Tensorflow, PyTorch veya null değerlerinden biri olmalıdır.
environmentId	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Gerekli] İşin Ortam belirtiminin ARM kaynak kimliği.
environmentVariables	object		İşe dahil edilen ortam değişkenleri.
experimentName	string	Default	İşin ait olduğu denemenin adı. Ayarlanmadıysa, iş "Varsayılan" denemesine yerleştirilir.
identity	IdentityConfiguration: AmlToken ManagedIdentity UserIdentity		Kimlik yapılandırması. Ayarlanırsa, bu AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity veya null değerlerinden biri olmalıdır. Varsayılan değer null ise AmlToken olur.
inputs	object		İşte kullanılan giriş veri bağlamalarının eşlemesi.
isArchived	boolean	False	Varlık arşivlenmiş mi?
jobType	string: Command		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
limits	CommandJobLimits		Komut İşi sınırı.
notificationSetting	NotificationSetting		İş için bildirim ayarı
outputs	object		İşte kullanılan çıktı veri bağlamalarının eşlemesi.
parameters			Giriş parametreleri.
properties	object		Varlık özelliği sözlüğü.
queueSettings	QueueSettings		İş için kuyruk ayarları
resources	JobResourceConfiguration		İş için İşlem Kaynağı yapılandırması.
services	<string,  JobService>		JobEndpoints listesi. Yerel işler için bir iş uç noktası FileStreamObject uç nokta değerine sahip olur.
status	JobStatus		İşin durumu.
tags	object		Etiket sözlüğü. Etiketler eklenebilir, kaldırılabilir ve güncelleştirilebilir.

CommandJobLimits

Nesne

Komut İş sınırı sınıfı.

Name	Tür	Description
jobLimitsType	string: Command	[Gerekli] JobLimit türü.
timeout	string (duration)	ISO 8601 biçimindeki maksimum çalıştırma süresi, işin iptal edilmesinden sonra. Yalnızca Saniye kadar düşük duyarlıklı süreyi destekler.

createdByType

Numaralandırma

Kaynağı oluşturan kimliğin türü.

Değer	Description
User
Application
ManagedIdentity
Key

CustomForecastHorizon

Nesne

Zaman serisi sıklığı birimlerinde istenen maksimum tahmin ufku.

Name	Tür	Description
mode	string: Custom	[Gerekli] Tahmin ufku değeri seçim modunu ayarlayın.
value	integer (int32)	[Gerekli] Tahmin ufuk değeri.

CustomModelJobInput

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
description	string		Girişin açıklaması.
jobInputType	string: custom_model		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
mode	InputDeliveryMode	ReadOnlyMount	Giriş verisi teslim modunu belirlemek için sabit listesi.
uri	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.

CustomModelJobOutput

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
assetName	string		Çıkış Varlığı Adı.
description	string		Çıktının açıklaması.
jobOutputType	string: custom_model		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
mode	OutputDeliveryMode	ReadWriteMount	Çıkış veri teslim modu numaralandırmaları.
uri	string		Çıkış Varlığı URI'si.

CustomNCrossValidations

Nesne

N-Cross doğrulamaları kullanıcı tarafından belirtilir.

Name	Tür	Description
mode	string: Custom	[Gerekli] N-Cross doğrulamalarını belirleme modu.
value	integer (int32)	[Gerekli] N-Cross doğrulama değeri.

CustomSeasonality

Nesne

Name	Tür	Description
mode	string: Custom	[Gerekli] Mevsimsellik modu.
value	integer (int32)	[Gerekli] Mevsimsellik değeri.

CustomTargetLags

Nesne

Name	Tür	Description
mode	string: Custom	[Gerekli] Hedef gecikme modunu ayarlama - Otomatik/Özel
values	integer[] (int32)	[Gerekli] Hedef gecikme değerlerini ayarlayın.

CustomTargetRollingWindowSize

Nesne

Name	Tür	Description
mode	string: Custom	[Gerekli] TargetRollingWindowSiz algılama modu.
value	integer (int32)	[Gerekli] TargetRollingWindowSize değeri.

DistributionType

Numaralandırma

İş dağıtım türünü belirlemek için sabit listesi.

Değer	Description
PyTorch
TensorFlow
Mpi

EarlyTerminationPolicyType

Numaralandırma

Değer	Description
Bandit
MedianStopping
TruncationSelection

EmailNotificationEnableType

Numaralandırma

E-posta bildirim türünü belirlemek için sabit listesi.

Değer	Description
JobCompleted
JobFailed
JobCancelled

ErrorAdditionalInfo

Nesne

Kaynak yönetimi hatası ek bilgileri.

Name	Tür	Description
info	object	Ek bilgi.
type	string	Ek bilgi türü.

ErrorDetail

Nesne

Hata detayı.

Name	Tür	Description
additionalInfo	ErrorAdditionalInfo[]	Hata ek bilgileri.
code	string	Hata kodu.
details	ErrorDetail[]	Hata ayrıntıları.
message	string	Hata iletisi.
target	string	Hata hedefi.

ErrorResponse

Nesne

Hata yanıtı

Name	Tür	Description
error	ErrorDetail	Hata nesnesi.

FeatureLags

Numaralandırma

Sayısal özellikler için gecikme oluşturma bayrağı.

Değer	Description
None	Hiçbir özellik gecikmesi oluşturulmaz.
Auto	Sistem özellik gecikmelerini otomatik olarak oluşturur.

FeaturizationMode

Numaralandırma

Özellik geliştirme modu - Kullanıcı varsayılan 'Otomatik' modunu tutabilir ve AutoML özellik geliştirme aşamasında verilerin gerekli dönüşümüyle ilgilenir. 'Kapalı' seçilirse özellik kazandırma işlemi yapılmaz. 'Özel' seçilirse, kullanıcı özellik geliştirmenin nasıl yapıldığını özelleştirmek için ek girişler belirtebilir.

Değer	Description
Auto	Otomatik mod, sistem herhangi bir özel özellik kazandırma girişi olmadan özellik kazandırma gerçekleştirir.
Custom	Özel özellik kazandırma.
Off	Özellik belirleme kapalı. 'Tahmin' görevi bu değeri kullanamaz.

ForecastHorizonMode

Numaralandırma

Tahmin ufku seçim modunu belirlemek için sabit listesi.

Değer	Description
Auto	Tahmin ufku otomatik olarak belirlenecektir.
Custom	Özel tahmin ufkunu kullanın.

Forecasting

Nesne

AutoML Tablosu dikeyinde tahmin görevi.

Name	Tür	Default value	Description
cvSplitColumnNames	string[]		CVSplit verileri için kullanılacak sütunlar.
featurizationSettings	TableVerticalFeaturizationSettings		AutoML işi için gereken özellik kazandırma girişleri.
forecastingSettings	ForecastingSettings		Göreve özgü girişleri tahmin etme.
limitSettings	TableVerticalLimitSettings		AutoMLjob için yürütme kısıtlamaları.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi.
nCrossValidations	NCrossValidations: AutoNCrossValidations CustomNCrossValidations		Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında eğitim veri kümesine uygulanacak çapraz doğrulama katlarının sayısı.
primaryMetric	ForecastingPrimaryMetrics	NormalizedRootMeanSquaredError	Tahmin görevi için birincil ölçümler.
targetColumnName	string		Hedef sütun adı: Bu tahmin değerleri sütunudur. Sınıflandırma görevleri bağlamında etiket sütun adı olarak da bilinir.
taskType	string: Forecasting		[Gerekli] AutoMLjob için görev türü.
testData	MLTableJobInput		Veri girişini test edin.
testDataSize	number (double)		Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken test veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır.
trainingData	MLTableJobInput		[Gerekli] Eğitim veri girişi.
trainingSettings	ForecastingTrainingSettings		AutoML İşi için eğitim aşamasına yönelik girişler.
validationData	MLTableJobInput		Doğrulama veri girişleri.
validationDataSize	number (double)		Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken eğitim veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır.
weightColumnName	string		Örnek ağırlık sütununun adı. Otomatik ML, giriş olarak ağırlıklı bir sütunu destekler ve bu da verilerdeki satırların yukarı veya aşağı ağırlıklı olmasına neden olur.

ForecastingModels

Numaralandırma

AutoML tarafından desteklenen tüm tahmin modelleri için sabit listesi.

Değer	Description
AutoArima	Otomatik Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) modeli, verileri yorumlamak ve geleceğe yönelik tahminlerde bulunmak için zaman serisi verilerini ve istatistiksel analizleri kullanır. Bu model, geçmiş değerlerine ilişkin zaman serisi verilerini kullanarak verileri açıklamayı amaçlar ve tahminlerde bulunmak için doğrusal regresyon kullanır.
Prophet	Prophet, doğrusal olmayan eğilimlerin yıllık, haftalık ve günlük mevsimsellik ve tatil etkileriyle uyumlu olduğu toplamsal bir modele dayalı olarak zaman serisi verilerini tahmin etmeye yönelik bir prosedürdür. Güçlü mevsimsel etkileri ve birkaç sezonluk geçmiş verileri olan zaman serileriyle en iyi şekilde çalışır. Prophet, eksik verilere ve trenddeki değişimlere karşı dayanıklıdır ve genellikle aykırı değerleri iyi bir şekilde ele alır.
Naive	Naif tahmin modeli, eğitim verilerindeki her zaman serisi için en son hedef değeri ileriye taşıyarak tahminlerde bulunur.
SeasonalNaive	Mevsimsel Naif tahmin modeli, eğitim verilerindeki her zaman serisi için hedef değerlerin en son sezonunu ileriye taşıyarak tahminlerde bulunur.
Average	Ortalama tahmin modeli, eğitim verilerindeki her zaman serisi için hedef değerlerin ortalamasını ileriye taşıyarak tahminlerde bulunur.
SeasonalAverage	Mevsimsel Ortalama tahmin modeli, eğitim verilerindeki her zaman serisi için en son veri sezonunun ortalama değerini ileriye taşıyarak tahminlerde bulunur.
ExponentialSmoothing	Üstel düzeltme, sistematik bir eğilim veya mevsimsel bileşene sahip verileri desteklemek için genişletilebilen tek değişkenli veriler için bir zaman serisi tahmin yöntemidir.
Arimax	Açıklayıcı Değişkenli Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMAX) modeli, bir veya daha fazla otoregresif (AR) terim ve/veya bir veya daha fazla hareketli ortalama (MA) terimi içeren çoklu regresyon modeli olarak görülebilir. Bu yöntem, veriler durağan/durağan olmadığında ve herhangi bir veri modeli türüyle, yani seviye/eğilim/mevsimsellik/döngüsellik ile çok değişkenli olduğunda tahmin yapmak için uygundur.
TCNForecaster	TCNForecaster: Zamansal Evrişimli Ağlar Tahmincisi. YAPILACAKLAR: Tahmin ekibinden kısa bir giriş isteyin.
ElasticNet	Elastik ağ, iki popüler cezayı, özellikle de L1 ve L2 ceza fonksiyonlarını birleştiren popüler bir düzenli doğrusal regresyon türüdür.
GradientBoosting	Hafta öğrencilerini güçlü bir öğrenciye dönüştürme tekniğine Boosting denir. Gradyan artırma algoritması süreci, bu yürütme teorisi üzerinde çalışır.
DecisionTree	Karar Ağaçları, hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılan parametrik olmayan denetimli bir öğrenme yöntemidir. Amaç, veri özelliklerinden çıkarılan basit karar kurallarını öğrenerek bir hedef değişkenin değerini tahmin eden bir model oluşturmaktır.
KNN	K-en yakın komşular (KNN) algoritması, yeni veri noktalarının değerlerini tahmin etmek için 'özellik benzerliğini' kullanır, bu da yeni veri noktasına, eğitim setindeki noktalarla ne kadar yakından eşleştiğine bağlı olarak bir değer atanacağı anlamına gelir.
LassoLars	En Küçük Açı Regresyonu a.k.a. Lars ile uyumlu kement modeli. Düzenleyici olarak önceden L1 ile eğitilmiş bir Doğrusal Modeldir.
SGD	SGD: Stokastik gradyan inişi, tahmin edilen ve gerçek çıktılar arasında en iyi uyuma karşılık gelen model parametrelerini bulmak için makine öğrenimi uygulamalarında sıklıkla kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır. Kesin olmayan ama güçlü bir tekniktir.
RandomForest	Rastgele orman, denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. İnşa ettiği "orman", genellikle "torbalama" yöntemiyle eğitilmiş bir karar ağaçları topluluğudur. Torbalama yönteminin genel fikri, öğrenme modellerinin bir kombinasyonunun genel sonucu arttırmasıdır.
ExtremeRandomTrees	Extreme Trees, birçok karar ağacından gelen tahminleri birleştiren bir topluluk makine öğrenimi algoritmasıdır. Yaygın olarak kullanılan rastgele orman algoritması ile ilgilidir.
LightGBM	LightGBM, ağaç tabanlı öğrenme algoritmalarını kullanan bir gradyan artırma çerçevesidir.
XGBoostRegressor	XGBoostRegressor: Aşırı Gradyan Artırma Regretor, temel öğreniciler topluluğunu kullanan denetimli bir makine öğrenimi modelidir.

ForecastingPrimaryMetrics

Numaralandırma

Tahmin görevi için birincil ölçümler.

Değer	Description
SpearmanCorrelation	Spearman'ın sıra korelasyon katsayısı, sıra korelasyonunun parametrik olmayan bir ölçüsüdür.
NormalizedRootMeanSquaredError	Normalleştirilmiş Ortalama Karekök Hatası (NRMSE) RMSE, farklı ölçeklere sahip modeller arasında karşılaştırma yapılmasını kolaylaştırır.
R2Score	R2 puanı, tahmine dayalı makine öğrenimi modelleri için performans değerlendirme ölçütlerinden biridir.
NormalizedMeanAbsoluteError	Normalleştirilmiş Ortalama Mutlak Hata (NMAE), (zaman) serilerinin Ortalama Mutlak Hatasını (MAE) farklı ölçeklerle karşılaştırmak için kullanılan bir doğrulama metriğidir.

ForecastingSettings

Nesne

Belirli parametrelerin tahmin edilmesi.

Name	Tür	Default value	Description
countryOrRegionForHolidays	string		Tahmin görevleri için tatiller için ülke veya bölge. Bunlar ISO 3166 iki harfli ülke/bölge kodları olmalıdır, örneğin 'ABD' veya 'GB'.
cvStepSize	integer (int32)		Bir CV katlama ile bir sonraki katlamanın başlangıç zamanı arasındaki dönem sayısı. Örneğin, günlük veriler için = 3 ise CVStepSize , her katlamanın başlangıç zamanı üç gün arayla olacaktır.
featureLags	FeatureLags	None	Sayısal özellikler için gecikme oluşturma bayrağı.
forecastHorizon	ForecastHorizon: AutoForecastHorizon CustomForecastHorizon		Zaman serisi sıklığı birimlerinde istenen maksimum tahmin ufku.
frequency	string		Tahmin yaparken, bu parametre tahminin istendiği dönemi (örneğin, günlük, haftalık, yıllık vb.) temsil eder. Tahmin sıklığı varsayılan olarak veri kümesi sıklığıdır.
seasonality	Seasonality: AutoSeasonality CustomSeasonality		Zaman serisi mevsimselliğini, seri sıklığının tamsayı katı olarak ayarlayın. Mevsimsellik 'otomatik' olarak ayarlanırsa çıkarım yapılır.
shortSeriesHandlingConfig	ShortSeriesHandlingConfiguration	Auto	AutoML'nin kısa zaman serisini nasıl işleyeceklerini tanımlayan parametre.
targetAggregateFunction	TargetAggregationFunction	None	Hedef toplama işlevi.
targetLags	TargetLags: AutoTargetLags CustomTargetLags		Hedef sütundan gecikmeye neden olacak geçmiş dönemlerin sayısı.
targetRollingWindowSize	TargetRollingWindowSize: AutoTargetRollingWindowSize CustomTargetRollingWindowSize		Hedef sütunun sıralı pencere ortalamasını oluşturmak için kullanılan geçmiş dönemlerin sayısı.
timeColumnName	string		Saat sütununun adı. Bu parametre, zaman serisini oluşturmak ve sıklığını çıkarsamak için kullanılan giriş verilerinde tarih saat sütununu belirtmek için tahmin yaparken gereklidir.
timeSeriesIdColumnNames	string[]		Zaman zamanlarını gruplandırmak için kullanılan sütunların adları. Birden çok seri oluşturmak için kullanılabilir. Tanecik tanımlanmamışsa, veri kümesinin tek bir zaman serisi olduğu varsayılır. Bu parametre, görev türü tahmini ile kullanılır.
useStl	UseStl	None	Zaman serisi hedef sütununun STL Ayrıştırma'sını yapılandırın.

ForecastingTrainingSettings

Nesne

Tahmin Eğitimi ile ilgili yapılandırma.

Name	Tür	Default value	Description
allowedTrainingAlgorithms	ForecastingModels[]		Tahmin görevi için izin verilen modeller.
blockedTrainingAlgorithms	ForecastingModels[]		Tahmin görevi için engellenen modeller.
enableDnnTraining	boolean	False	DNN modelleri önerisini etkinleştirin.
enableModelExplainability	boolean	True	En iyi modelde açıklanabilirliği açmak için bayrak ekleyin.
enableOnnxCompatibleModels	boolean	False	Onnx uyumlu modelleri etkinleştirme bayrağı.
enableStackEnsemble	boolean	True	Yığın grubu çalıştırmasını etkinleştirin.
enableVoteEnsemble	boolean	True	Oylama grubu çalıştırmasını etkinleştirin.
ensembleModelDownloadTimeout	string (duration)	PT5M	VotingEnsemble ve StackEnsemble model oluşturma sırasında, önceki alt çalıştırmalara ait birden çok uygun model indirilir. Daha fazla zaman gerekiyorsa bu parametreyi 300 saniyeden daha yüksek bir değerle yapılandırın.
stackEnsembleSettings	StackEnsembleSettings		Yığın grubu çalıştırması için yığın grubu ayarları.

Goal

Numaralandırma

Hiper parametre ayarlama için desteklenen ölçüm hedeflerini tanımlar

Değer	Description
Minimize
Maximize

GridSamplingAlgorithm

Nesne

Uzaydaki her değer kombinasyonunu kapsamlı bir şekilde oluşturan bir Örnekleme Algoritması tanımlar

Name	Tür	Description
samplingAlgorithmType	string: Grid	[Gerekli] Yapılandırma özellikleriyle birlikte hiper parametre değerleri oluşturmak için kullanılan algoritma

IdentityConfigurationType

Numaralandırma

Kimlik çerçevesini belirlemek için sabit listesi.

Değer	Description
Managed
AMLToken
UserIdentity

ImageClassification

Nesne

Görüntü Sınıflandırması. Çok sınıflı görüntü sınıflandırması, bir görüntü bir dizi sınıftan yalnızca tek bir etiketle sınıflandırıldığında kullanılır - örneğin, her görüntü bir 'kedi' veya 'köpek' veya 'ördek' görüntüsü olarak sınıflandırılır.

Name	Tür	Default value	Description
limitSettings	ImageLimitSettings		[Gerekli] AutoML işi için ayarları sınırlayın.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi.
modelSettings	ImageModelSettingsClassification		Modeli eğiten ayarlar.
primaryMetric	ClassificationPrimaryMetrics	Accuracy	Sınıflandırma görevleri için birincil ölçümler.
searchSpace	ImageModelDistributionSettingsClassification[]		Farklı model bileşimlerini ve hiper parametreleri örneklemek için arama alanı.
sweepSettings	ImageSweepSettings		Model süpürme ve hiper parametre süpürme ile ilgili ayarlar.
targetColumnName	string		Hedef sütun adı: Bu tahmin değerleri sütunudur. Sınıflandırma görevleri bağlamında etiket sütun adı olarak da bilinir.
taskType	string: ImageClassification		[Gerekli] AutoMLjob için görev türü.
trainingData	MLTableJobInput		[Gerekli] Eğitim veri girişi.
validationData	MLTableJobInput		Doğrulama veri girişleri.
validationDataSize	number (double)		Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken eğitim veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır.

ImageClassificationMultilabel

Nesne

Görüntü Sınıflandırma Çoklu Etiket. Çok etiketli görüntü sınıflandırması, bir görüntünün bir dizi etiketten bir veya daha fazla etikete sahip olabileceği durumlarda kullanılır - örneğin, bir görüntü hem 'kedi' hem de 'köpek' ile etiketlenebilir.

Name	Tür	Default value	Description
limitSettings	ImageLimitSettings		[Gerekli] AutoML işi için ayarları sınırlayın.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi.
modelSettings	ImageModelSettingsClassification		Modeli eğiten ayarlar.
primaryMetric	ClassificationMultilabelPrimaryMetrics	IOU	Sınıflandırma çok etiketli görevler için birincil ölçümler.
searchSpace	ImageModelDistributionSettingsClassification[]		Farklı model bileşimlerini ve hiper parametreleri örneklemek için arama alanı.
sweepSettings	ImageSweepSettings		Model süpürme ve hiper parametre süpürme ile ilgili ayarlar.
targetColumnName	string		Hedef sütun adı: Bu tahmin değerleri sütunudur. Sınıflandırma görevleri bağlamında etiket sütun adı olarak da bilinir.
taskType	string: ImageClassificationMultilabel		[Gerekli] AutoMLjob için görev türü.
trainingData	MLTableJobInput		[Gerekli] Eğitim veri girişi.
validationData	MLTableJobInput		Doğrulama veri girişleri.
validationDataSize	number (double)		Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken eğitim veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır.

ImageInstanceSegmentation

Nesne

Görüntü örneği segmentasyonu. Örnek segmentasyonu, bir görüntüdeki nesneleri piksel düzeyinde tanımlamak ve görüntüdeki her nesnenin etrafına bir çokgen çizmek için kullanılır.

Name	Tür	Default value	Description
limitSettings	ImageLimitSettings		[Gerekli] AutoML işi için ayarları sınırlayın.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi.
modelSettings	ImageModelSettingsObjectDetection		Modeli eğiten ayarlar.
primaryMetric	InstanceSegmentationPrimaryMetrics	MeanAveragePrecision	InstanceSegmentation görevleri için birincil ölçümler.
searchSpace	ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]		Farklı model bileşimlerini ve hiper parametreleri örneklemek için arama alanı.
sweepSettings	ImageSweepSettings		Model süpürme ve hiper parametre süpürme ile ilgili ayarlar.
targetColumnName	string		Hedef sütun adı: Bu tahmin değerleri sütunudur. Sınıflandırma görevleri bağlamında etiket sütun adı olarak da bilinir.
taskType	string: ImageInstanceSegmentation		[Gerekli] AutoMLjob için görev türü.
trainingData	MLTableJobInput		[Gerekli] Eğitim veri girişi.
validationData	MLTableJobInput		Doğrulama veri girişleri.
validationDataSize	number (double)		Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken eğitim veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır.

ImageLimitSettings

Nesne

AutoML işi için ayarları sınırlayın.

Name	Tür	Default value	Description
maxConcurrentTrials	integer (int32)	1	En fazla eşzamanlı AutoML yinelemesi sayısı.
maxTrials	integer (int32)	1	AutoML yineleme sayısı üst sınırı.
timeout	string (duration)	P7D	AutoML işi zaman aşımı.

ImageModelDistributionSettingsClassification

Nesne

Model ayarlarının değerlerini süpürmek için dağıtım ifadeleri. <Örnek Bazı> örnekler:

ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')";
LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)";
LayersToFreeze = "choice(0, 2)";
```</example>
For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters
For more information on the available settings please visit the official documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Name	Tür	Description
amsGradient	string	İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda AMSGrad'ı etkinleştirin.
augmentations	string	Artırmaları kullanma ayarları.
beta1	string	İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta1' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
beta2	string	İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta2' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
distributed	string	Distributer eğitiminin kullanılıp kullanılmaymayacağı.
earlyStopping	string	Eğitim sırasında erken durdurma mantığını etkinleştirin.
earlyStoppingDelay	string	Erken durdurma için birincil metrik iyileştirmesi izlenmeden önce beklenecek en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
earlyStoppingPatience	string	Çalıştırma durdurulmadan önce birincil ölçüm iyileştirmesi olmayan en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
enableOnnxNormalization	string	ONNX modelini dışarı aktarırken normalleştirmeyi etkinleştirin.
evaluationFrequency	string	Ölçüm puanlarını almak için doğrulama veri kümesini değerlendirme sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
gradientAccumulationStep	string	Gradyan birikimi, model ağırlıklarını güncellemeden yapılandırılmış sayıda "GradAccumulationStep" adımının çalıştırılması ve bu adımların gradyanlarının toplanması ve ardından ağırlık güncellemelerini hesaplamak için birikmiş gradyanların kullanılması anlamına gelir. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
layersToFreeze	string	Model için donacak katman sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Örneğin, 'seresnext' için değer olarak 2'yi iletmek, katman0 ve katman1'in dondurulması anlamına gelir. Desteklenen modellerin tam listesi ve katman dondurma ile ilgili ayrıntılar için lütfen bkz.: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
learningRate	string	İlk öğrenme oranı. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
learningRateScheduler	string	Öğrenme oranı zamanlayıcı türü. 'warmup_cosine' veya 'step' olmalıdır.
modelName	string	Eğitim için kullanılacak modelin adı. Mevcut modeller hakkında daha fazla bilgi için lütfen resmi belgeleri ziyaret edin: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
momentum	string	İyileştirici 'sgd' olduğunda momentum değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
nesterov	string	İyileştirici 'sgd' olduğunda nesterov özelliğini etkinleştirin.
numberOfEpochs	string	Eğitim dönemlerinin sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
numberOfWorkers	string	Veri yükleyici çalışanlarının sayısı. Negatif olmayan bir tamsayı olmalıdır.
optimizer	string	İyileştirici türü. 'sgd', 'adam' veya 'adamw' olmalıdır.
randomSeed	string	Belirlenmci eğitim kullanılırken kullanılacak rastgele tohum.
stepLRGamma	string	Öğrenme hızı zamanlayıcı 'step' olduğunda gama değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
stepLRStepSize	string	Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'step' olduğunda adım boyutu değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
trainingBatchSize	string	Eğitim veri kümesi boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
trainingCropSize	string	Eğitim veri kümesinin sinir ağına giriş olan görüntü kırpma boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
validationBatchSize	string	Doğrulama toplu iş boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
validationCropSize	string	Doğrulama veri kümesi için sinir ağına giriş olan görüntü kırpma boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
validationResizeSize	string	Doğrulama veri kümesi için kırpmadan önce yeniden boyutlandırılan görüntü boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
warmupCosineLRCycles	string	Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda kosinüs döngüsünün değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
warmupCosineLRWarmupEpochs	string	Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda ısınma dönemlerinin değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
weightDecay	string	İyileştirici 'sgd', 'adam' veya 'adamw' olduğunda kilo bozulmasının değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
weightedLoss	string	Ağırlıklı kayıp. Kabul edilen değerler, ağırlıksız kayıp için 0'dır. 1 sqrt ile ağırlıklı kayıp için. (class_weights). class_weights ile ağırlıklı kayıp için 2. 0, 1 veya 2 olmalıdır.

ImageModelDistributionSettingsObjectDetection

Nesne

Model ayarlarının değerlerini süpürmek için dağıtım ifadeleri. <Örnek Bazı> örnekler:

ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')";
LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)";
LayersToFreeze = "choice(0, 2)";
```</example>
For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters
For more information on the available settings please visit the official documentation:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Name	Tür	Description
amsGradient	string	İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda AMSGrad'ı etkinleştirin.
augmentations	string	Artırmaları kullanma ayarları.
beta1	string	İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta1' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
beta2	string	İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta2' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
boxDetectionsPerImage	string	Tüm sınıflar için görüntü başına en fazla algılama sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
boxScoreThreshold	string	Çıkarım sırasında yalnızca sınıflandırma puanı BoxScoreThreshold'dan büyük olan teklifleri döndürün. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
distributed	string	Distributer eğitiminin kullanılıp kullanılmaymayacağı.
earlyStopping	string	Eğitim sırasında erken durdurma mantığını etkinleştirin.
earlyStoppingDelay	string	Erken durdurma için birincil metrik iyileştirmesi izlenmeden önce beklenecek en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
earlyStoppingPatience	string	Çalıştırma durdurulmadan önce birincil ölçüm iyileştirmesi olmayan en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
enableOnnxNormalization	string	ONNX modelini dışarı aktarırken normalleştirmeyi etkinleştirin.
evaluationFrequency	string	Ölçüm puanlarını almak için doğrulama veri kümesini değerlendirme sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
gradientAccumulationStep	string	Gradyan birikimi, model ağırlıklarını güncellemeden yapılandırılmış sayıda "GradAccumulationStep" adımının çalıştırılması ve bu adımların gradyanlarının toplanması ve ardından ağırlık güncellemelerini hesaplamak için birikmiş gradyanların kullanılması anlamına gelir. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
imageSize	string	Tren ve doğrulama için görüntü boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar yalnızca 'yolov5' algoritması için desteklenir.
layersToFreeze	string	Model için donacak katman sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Örneğin, 'seresnext' için değer olarak 2'yi iletmek, katman0 ve katman1'in dondurulması anlamına gelir. Desteklenen modellerin tam listesi ve katman dondurma ile ilgili ayrıntılar için lütfen bkz.: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
learningRate	string	İlk öğrenme oranı. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
learningRateScheduler	string	Öğrenme oranı zamanlayıcı türü. 'warmup_cosine' veya 'step' olmalıdır.
maxSize	string	Omurgaya beslemeden önce yeniden ölçeklendirilecek görüntünün maksimum boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
minSize	string	Omurgaya beslemeden önce yeniden ölçeklendirilecek görüntünün minimum boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
modelName	string	Eğitim için kullanılacak modelin adı. Mevcut modeller hakkında daha fazla bilgi için lütfen resmi belgeleri ziyaret edin: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
modelSize	string	Model boyutu. 'Küçük', 'orta', 'büyük' veya 'xlarge' olmalıdır. Not: Model boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar yalnızca 'yolov5' algoritması için desteklenir.
momentum	string	İyileştirici 'sgd' olduğunda momentum değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
multiScale	string	Görüntü boyutunu +/- 50%değiştirerek çok ölçekli görüntüyü etkinleştirin. Not: Yeterli GPU belleği yoksa eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar yalnızca 'yolov5' algoritması için desteklenir.
nesterov	string	İyileştirici 'sgd' olduğunda nesterov özelliğini etkinleştirin.
nmsIouThreshold	string	NMS'de işlem sonrası çıkarım sırasında kullanılan IOU eşiği. [0, 1] aralığında kayan olmalıdır.
numberOfEpochs	string	Eğitim dönemlerinin sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
numberOfWorkers	string	Veri yükleyici çalışanlarının sayısı. Negatif olmayan bir tamsayı olmalıdır.
optimizer	string	İyileştirici türü. 'sgd', 'adam' veya 'adamw' olmalıdır.
randomSeed	string	Belirlenmci eğitim kullanılırken kullanılacak rastgele tohum.
stepLRGamma	string	Öğrenme hızı zamanlayıcı 'step' olduğunda gama değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
stepLRStepSize	string	Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'step' olduğunda adım boyutu değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
tileGridSize	string	Her görüntüyü döşemek için kullanılacak kılavuz boyutu. Not: Küçük nesne algılama mantığını etkinleştirmek için TileGridSize None olmamalıdır. mxn biçiminde iki tamsayı içeren bir dize. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
tileOverlapRatio	string	Her boyuttaki bitişik kutucuklar arasındaki çakışma oranı. [0, 1) aralığında kaydırılmalıdır. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
tilePredictionsNmsThreshold	string	Kutucuklardan ve görüntüden tahminleri birleştirirken NMS gerçekleştirmek için kullanılacak IOU eşiği. Doğrulama/çıkarımda kullanılır. [0, 1] aralığında kayan olmalıdır. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez. NMS: Maksimum olmayan gizleme
trainingBatchSize	string	Eğitim veri kümesi boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
validationBatchSize	string	Doğrulama toplu iş boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
validationIouThreshold	string	Doğrulama ölçümü hesaplanırken kullanılacak IOU eşiği. [0, 1] aralığında kayan olmalıdır.
validationMetricType	string	Doğrulama ölçümleri için kullanılacak ölçüm hesaplama yöntemi. 'none', 'coco', 'voc' veya 'coco_voc' olmalıdır.
warmupCosineLRCycles	string	Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda kosinüs döngüsünün değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
warmupCosineLRWarmupEpochs	string	Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda ısınma dönemlerinin değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
weightDecay	string	İyileştirici 'sgd', 'adam' veya 'adamw' olduğunda kilo bozulmasının değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

ImageModelSettingsClassification

Nesne

Modeli eğiten ayarlar. Mevcut ayarlar hakkında daha fazla bilgi için lütfen resmi belgeleri ziyaret edin: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Name	Tür	Default value	Description
advancedSettings	string		Gelişmiş senaryolar için ayarlar.
amsGradient	boolean		İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda AMSGrad'ı etkinleştirin.
augmentations	string		Artırmaları kullanma ayarları.
beta1	number (float)		İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta1' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
beta2	number (float)		İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta2' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
checkpointFrequency	integer (int32)		Model denetim noktalarını depolama sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
checkpointModel	MLFlowModelJobInput		Artımlı eğitim için önceden eğitilmiş denetim noktası modeli.
checkpointRunId	string		Artımlı eğitim için önceden eğitilmiş bir denetim noktası olan önceki çalıştırmanın kimliği.
distributed	boolean		Dağıtılmış eğitimin kullanılıp kullanılmaymayacağı.
earlyStopping	boolean		Eğitim sırasında erken durdurma mantığını etkinleştirin.
earlyStoppingDelay	integer (int32)		Erken durdurma için birincil metrik iyileştirmesi izlenmeden önce beklenecek en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
earlyStoppingPatience	integer (int32)		Çalıştırma durdurulmadan önce birincil ölçüm iyileştirmesi olmayan en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
enableOnnxNormalization	boolean		ONNX modelini dışarı aktarırken normalleştirmeyi etkinleştirin.
evaluationFrequency	integer (int32)		Ölçüm puanlarını almak için doğrulama veri kümesini değerlendirme sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
gradientAccumulationStep	integer (int32)		Gradyan birikimi, model ağırlıklarını güncellemeden yapılandırılmış sayıda "GradAccumulationStep" adımının çalıştırılması ve bu adımların gradyanlarının toplanması ve ardından ağırlık güncellemelerini hesaplamak için birikmiş gradyanların kullanılması anlamına gelir. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
layersToFreeze	integer (int32)		Model için donacak katman sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Örneğin, 'seresnext' için değer olarak 2'yi iletmek, katman0 ve katman1'in dondurulması anlamına gelir. Desteklenen modellerin tam listesi ve katman dondurma ile ilgili ayrıntılar için lütfen bkz.: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
learningRate	number (float)		İlk öğrenme oranı. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
learningRateScheduler	LearningRateScheduler	None	Öğrenme hızı zamanlayıcı sabit listesi.
modelName	string		Eğitim için kullanılacak modelin adı. Mevcut modeller hakkında daha fazla bilgi için lütfen resmi belgeleri ziyaret edin: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
momentum	number (float)		İyileştirici 'sgd' olduğunda momentum değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
nesterov	boolean		İyileştirici 'sgd' olduğunda nesterov özelliğini etkinleştirin.
numberOfEpochs	integer (int32)		Eğitim dönemlerinin sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
numberOfWorkers	integer (int32)		Veri yükleyici çalışanlarının sayısı. Negatif olmayan bir tamsayı olmalıdır.
optimizer	StochasticOptimizer	None	Görüntü modelleri için stokastik iyileştirici.
randomSeed	integer (int32)		Belirlenmci eğitim kullanılırken kullanılacak rastgele tohum.
stepLRGamma	number (float)		Öğrenme hızı zamanlayıcı 'step' olduğunda gama değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
stepLRStepSize	integer (int32)		Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'step' olduğunda adım boyutu değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
trainingBatchSize	integer (int32)		Eğitim veri kümesi boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
trainingCropSize	integer (int32)		Eğitim veri kümesinin sinir ağına giriş olan görüntü kırpma boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
validationBatchSize	integer (int32)		Doğrulama toplu iş boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
validationCropSize	integer (int32)		Doğrulama veri kümesi için sinir ağına giriş olan görüntü kırpma boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
validationResizeSize	integer (int32)		Doğrulama veri kümesi için kırpmadan önce yeniden boyutlandırılan görüntü boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
warmupCosineLRCycles	number (float)		Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda kosinüs döngüsünün değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
warmupCosineLRWarmupEpochs	integer (int32)		Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda ısınma dönemlerinin değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
weightDecay	number (float)		İyileştirici 'sgd', 'adam' veya 'adamw' olduğunda kilo bozulmasının değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
weightedLoss	integer (int32)		Ağırlıklı kayıp. Kabul edilen değerler, ağırlıksız kayıp için 0'dır. 1 sqrt ile ağırlıklı kayıp için. (class_weights). class_weights ile ağırlıklı kayıp için 2. 0, 1 veya 2 olmalıdır.

ImageModelSettingsObjectDetection

Nesne

Modeli eğiten ayarlar. Mevcut ayarlar hakkında daha fazla bilgi için lütfen resmi belgeleri ziyaret edin: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.

Name	Tür	Default value	Description
advancedSettings	string		Gelişmiş senaryolar için ayarlar.
amsGradient	boolean		İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda AMSGrad'ı etkinleştirin.
augmentations	string		Artırmaları kullanma ayarları.
beta1	number (float)		İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta1' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
beta2	number (float)		İyileştirici 'adam' veya 'adamw' olduğunda 'beta2' değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
boxDetectionsPerImage	integer (int32)		Tüm sınıflar için görüntü başına en fazla algılama sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
boxScoreThreshold	number (float)		Çıkarım sırasında yalnızca sınıflandırma puanı BoxScoreThreshold'dan büyük olan teklifleri döndürün. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
checkpointFrequency	integer (int32)		Model denetim noktalarını depolama sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
checkpointModel	MLFlowModelJobInput		Artımlı eğitim için önceden eğitilmiş denetim noktası modeli.
checkpointRunId	string		Artımlı eğitim için önceden eğitilmiş bir denetim noktası olan önceki çalıştırmanın kimliği.
distributed	boolean		Dağıtılmış eğitimin kullanılıp kullanılmaymayacağı.
earlyStopping	boolean		Eğitim sırasında erken durdurma mantığını etkinleştirin.
earlyStoppingDelay	integer (int32)		Erken durdurma için birincil metrik iyileştirmesi izlenmeden önce beklenecek en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
earlyStoppingPatience	integer (int32)		Çalıştırma durdurulmadan önce birincil ölçüm iyileştirmesi olmayan en az dönem veya doğrulama değerlendirmesi sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
enableOnnxNormalization	boolean		ONNX modelini dışarı aktarırken normalleştirmeyi etkinleştirin.
evaluationFrequency	integer (int32)		Ölçüm puanlarını almak için doğrulama veri kümesini değerlendirme sıklığı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
gradientAccumulationStep	integer (int32)		Gradyan birikimi, model ağırlıklarını güncellemeden yapılandırılmış sayıda "GradAccumulationStep" adımının çalıştırılması ve bu adımların gradyanlarının toplanması ve ardından ağırlık güncellemelerini hesaplamak için birikmiş gradyanların kullanılması anlamına gelir. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
imageSize	integer (int32)		Tren ve doğrulama için görüntü boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar yalnızca 'yolov5' algoritması için desteklenir.
layersToFreeze	integer (int32)		Model için donacak katman sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Örneğin, 'seresnext' için değer olarak 2'yi iletmek, katman0 ve katman1'in dondurulması anlamına gelir. Desteklenen modellerin tam listesi ve katman dondurma ile ilgili ayrıntılar için lütfen bkz.: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
learningRate	number (float)		İlk öğrenme oranı. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
learningRateScheduler	LearningRateScheduler	None	Öğrenme hızı zamanlayıcı sabit listesi.
maxSize	integer (int32)		Omurgaya beslemeden önce yeniden ölçeklendirilecek görüntünün maksimum boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
minSize	integer (int32)		Omurgaya beslemeden önce yeniden ölçeklendirilecek görüntünün minimum boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır. Not: Boyutu çok büyükse eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
modelName	string		Eğitim için kullanılacak modelin adı. Mevcut modeller hakkında daha fazla bilgi için lütfen resmi belgeleri ziyaret edin: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
modelSize	ModelSize	None	Resim modeli boyutu.
momentum	number (float)		İyileştirici 'sgd' olduğunda momentum değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
multiScale	boolean		Görüntü boyutunu +/- 50%değiştirerek çok ölçekli görüntüyü etkinleştirin. Not: Yeterli GPU belleği yoksa eğitim çalıştırması CUDA OOM'a alınabilir. Not: Bu ayarlar yalnızca 'yolov5' algoritması için desteklenir.
nesterov	boolean		İyileştirici 'sgd' olduğunda nesterov özelliğini etkinleştirin.
nmsIouThreshold	number (float)		NMS'de işlem sonrası çıkarım sırasında kullanılan IOU eşiği. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
numberOfEpochs	integer (int32)		Eğitim dönemlerinin sayısı. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
numberOfWorkers	integer (int32)		Veri yükleyici çalışanlarının sayısı. Negatif olmayan bir tamsayı olmalıdır.
optimizer	StochasticOptimizer	None	Görüntü modelleri için stokastik iyileştirici.
randomSeed	integer (int32)		Belirlenmci eğitim kullanılırken kullanılacak rastgele tohum.
stepLRGamma	number (float)		Öğrenme hızı zamanlayıcı 'step' olduğunda gama değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
stepLRStepSize	integer (int32)		Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'step' olduğunda adım boyutu değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
tileGridSize	string		Her görüntüyü döşemek için kullanılacak kılavuz boyutu. Not: Küçük nesne algılama mantığını etkinleştirmek için TileGridSize None olmamalıdır. mxn biçiminde iki tamsayı içeren bir dize. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
tileOverlapRatio	number (float)		Her boyuttaki bitişik kutucuklar arasındaki çakışma oranı. [0, 1) aralığında kaydırılmalıdır. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
tilePredictionsNmsThreshold	number (float)		Kutucuklardan ve görüntüden tahminleri birleştirirken NMS gerçekleştirmek için kullanılacak IOU eşiği. Doğrulama/çıkarımda kullanılır. [0, 1] aralığında kayan olmalıdır. Not: Bu ayarlar 'yolov5' algoritması için desteklenmez.
trainingBatchSize	integer (int32)		Eğitim veri kümesi boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
validationBatchSize	integer (int32)		Doğrulama toplu iş boyutu. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
validationIouThreshold	number (float)		Doğrulama ölçümü hesaplanırken kullanılacak IOU eşiği. [0, 1] aralığında kayan olmalıdır.
validationMetricType	ValidationMetricType	None	Görüntü görevlerinde doğrulama ölçümleri için kullanılacak ölçüm hesaplama yöntemi.
warmupCosineLRCycles	number (float)		Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda kosinüs döngüsünün değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.
warmupCosineLRWarmupEpochs	integer (int32)		Öğrenme hızı zamanlayıcısı 'warmup_cosine' olduğunda ısınma dönemlerinin değeri. Pozitif bir tamsayı olmalıdır.
weightDecay	number (float)		İyileştirici 'sgd', 'adam' veya 'adamw' olduğunda kilo bozulmasının değeri. [0, 1] aralığında bir float olmalıdır.

ImageObjectDetection

Nesne

Görüntü Nesnesi Algılama. Nesne algılama, bir görüntüdeki nesneleri tanımlamak ve her nesneyi bir sınırlayıcı kutuyla konumlandırmak için kullanılır, örneğin bir görüntüdeki tüm köpekleri ve kedileri bulun ve her birinin etrafına bir sınırlayıcı kutu çizin.

Name	Tür	Default value	Description
limitSettings	ImageLimitSettings		[Gerekli] AutoML işi için ayarları sınırlayın.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi.
modelSettings	ImageModelSettingsObjectDetection		Modeli eğiten ayarlar.
primaryMetric	ObjectDetectionPrimaryMetrics	MeanAveragePrecision	Image ObjectDetection görevi için birincil ölçümler.
searchSpace	ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]		Farklı model bileşimlerini ve hiper parametreleri örneklemek için arama alanı.
sweepSettings	ImageSweepSettings		Model süpürme ve hiper parametre süpürme ile ilgili ayarlar.
targetColumnName	string		Hedef sütun adı: Bu tahmin değerleri sütunudur. Sınıflandırma görevleri bağlamında etiket sütun adı olarak da bilinir.
taskType	string: ImageObjectDetection		[Gerekli] AutoMLjob için görev türü.
trainingData	MLTableJobInput		[Gerekli] Eğitim veri girişi.
validationData	MLTableJobInput		Doğrulama veri girişleri.
validationDataSize	number (double)		Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken eğitim veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır.

ImageSweepSettings

Nesne

Model süpürme ve hiper parametre süpürme ile ilgili ayarlar.

Name	Tür	Description
earlyTermination	EarlyTerminationPolicy: BanditPolicy MedianStoppingPolicy TruncationSelectionPolicy	Erken sonlandırma ilkesinin türü.
samplingAlgorithm	SamplingAlgorithmType	[Gerekli] Hiper parametre örnekleme algoritmalarının türü.

InputDeliveryMode

Numaralandırma

Giriş verisi teslim modunu belirlemek için sabit listesi.

Değer	Description
ReadOnlyMount
ReadWriteMount
Download
Direct
EvalMount
EvalDownload

InstanceSegmentationPrimaryMetrics

Numaralandırma

InstanceSegmentation görevleri için birincil ölçümler.

Değer	Description
MeanAveragePrecision	Ortalama Ortalama Hassasiyet (MAP), AP'nin (Ortalama Hassasiyet) ortalamasıdır. AP, her sınıf için hesaplanır ve MAP'ı elde etmek için ortalaması alınır.

JobBase

Nesne

Azure Resource Manager kaynak zarfı.

Name	Tür	Description
id	string	Kaynağın tam kaynak kimliği. Örn - /subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/{resourceProviderNamespace}/{resourceType}/{resourceName}
name	string	Kaynağın adı
properties	JobBaseProperties: AutoMLJob CommandJob PipelineJob SparkJob SweepJob	[Gerekli] Varlığın ek öznitelikleri.
systemData	systemData	createdBy ve modifiedBy bilgilerini içeren Azure Resource Manager meta verileri.
type	string	Kaynağın türü. Örneğin, "Microsoft.Compute/virtualMachines" veya "Microsoft.Storage/storageAccounts"

JobInputType

Numaralandırma

İş Giriş Türünü belirlemek için Sabit Listesi.

Değer	Description
literal
uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

JobLimitsType

Numaralandırma

Değer	Description
Command
Sweep

JobOutputType

Numaralandırma

İş Çıkış Türünü belirlemek için Sabit Listesi'ne ekleyin.

Değer	Description
uri_file
uri_folder
mltable
custom_model
mlflow_model
triton_model

JobResourceConfiguration

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
dockerArgs	string		Docker çalıştırma komutuna geçirmek için ek bağımsız değişkenler. Bu, sistem tarafından önceden ayarlanmış olan veya bu bölümdeki parametreleri geçersiz kılar. Bu parametre yalnızca Azure ML işlem türleri için desteklenir.
dockerArgsList	string[]		Docker çalıştırma komutuna bir koleksiyon olarak geçirmek için ek bağımsız değişkenler. Bu, sistem tarafından önceden ayarlanmış olan veya bu bölümdeki parametreleri geçersiz kılar. Bu parametre yalnızca Azure ML işlem türleri için desteklenir.
instanceCount	integer (int32)	1	İşlem hedefi tarafından kullanılan isteğe bağlı örnek veya düğüm sayısı.
instanceType	string		İşlem hedefi tarafından desteklendiği şekilde kullanılan isteğe bağlı VM türü.
properties			Ek özellikler çantası.
shmSize	string pattern: \d+[bBkKmMgG]	2g	Docker kapsayıcısının paylaşılan bellek bloğunun boyutu. Bu, sayının 0'dan büyük olduğu (sayı)(birim) biçiminde ve birim b(bayt), k(kilobayt), m(megabayt) veya g(gigabayt) biçiminde olmalıdır.

JobService

Nesne

İş uç noktası tanımı

Name	Tür	Description
endpoint	string	Uç nokta url'si.
errorMessage	string	Hizmetteki herhangi bir hata.
jobServiceType	string	Uç nokta türü.
nodes	Nodes: AllNodes	Kullanıcının hizmeti başlatmak istediğiniz düğümler. Düğümler null olarak ayarlanmadıysa veya ayarlanmadıysa, hizmet yalnızca öncü düğümde başlatılır.
port	integer (int32)	Uç nokta için bağlantı noktası.
properties	object	Uç noktada ayarlanacağı ek özellikler.
status	string	Uç noktanın durumu.

JobStatus

Numaralandırma

Bir işin durumu.

Değer	Description
NotStarted	Çalıştırma henüz başlamadı.
Starting	Çalıştırma başladı. Kullanıcının bir çalıştırma kimliği vardır.
Provisioning	(Şu anda kullanılmıyor) ES işlem hedefini oluşturuyorsa kullanılır.
Preparing	Çalıştırma ortamı hazırlanıyor.
Queued	İş, işlem hedefinde kuyruğa alınır. Örneğin, BatchAI'de iş, gerekli tüm düğümlerin hazır olmasını beklerken kuyruğa alınmış durumdadır.
Running	İş işlem hedefinde çalışmaya başladı.
Finalizing	İş hedefte tamamlandı. Şu anda çıktı toplama durumundadır.
CancelRequested	İş için iptal talep edilmiştir.
Completed	İş başarıyla tamamlandı. Bu, hem işin kendisinin hem de çıkış toplama durumlarının başarıyla tamamlandığını yansıtır
Failed	İş başarısız oldu.
Canceled	İptal talebinin ardından iş artık başarıyla iptal edildi.
NotResponding	Sinyal etkinleştirildiğinde, çalıştırma herhangi bir bilgiyi RunHistory'ye güncelleştirmiyorsa çalıştırma NotResponding durumuna gider. NotResponding, katı geçiş emirlerinden muaf olan tek eyalettir. Bir çalıştırma, NotResponding'den önceki durumlardan herhangi birine gidebilir.
Paused	İş kullanıcılar tarafından duraklatılır. Etiketleme işlerinde bazı ayarlamalar yalnızca duraklatılmış durumda yapılabilir.
Unknown	Diğer tüm durumlarla eşlenmemişse varsayılan iş durumu

JobTier

Numaralandırma

İş katmanını belirlemek için Enum.

Değer	Description
Null
Spot
Basic
Standard
Premium

JobType

Numaralandırma

İşin türünü belirlemek için Enum.

Değer	Description
AutoML
Command
Sweep
Pipeline
Spark

LearningRateScheduler

Numaralandırma

Öğrenme hızı zamanlayıcı sabit listesi.

Değer	Description
None	Öğrenme hızı planlayıcısı seçilmedi.
WarmupCosine	Isınma ile kosinüs tavlaması.
Step	Adım öğrenme oranı zamanlayıcısı.

LiteralJobInput

Nesne

Değişmez giriş türü.

Name	Tür	Description
description	string	Girişin açıklaması.
jobInputType	string: literal	[Gerekli] İşin türünü belirtir.
value	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]	[Gerekli] Giriş için değişmez değer.

LogVerbosity

Numaralandırma

Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi.

Değer	Description
NotSet	Günlük yayınlanmaz.
Debug	Hata ayıklama ve yukarıdaki günlük deyimleri günlüğe kaydedilir.
Info	Info ve yukarıdaki günlük ifadeleri günlüğe kaydedilir.
Warning	Uyarı ve yukarıdaki günlük deyimleri günlüğe kaydedilir.
Error	Hata ve üzeri günlük deyimleri günlüğe kaydedilir.
Critical	Yalnızca kritik ifadeler günlüğe kaydedilir.

ManagedIdentity

Nesne

Yönetilen kimlik yapılandırması.

Name	Tür	Description
clientId	string (uuid)	İstemci kimliğine göre kullanıcı tarafından atanan bir kimlik belirtir. Sistem tarafından atananlar için bu alanı ayarlamayın.
identityType	string: Managed	[Gerekli] Kimlik çerçevesinin türünü belirtir.
objectId	string (uuid)	Nesne kimliğine göre kullanıcı tarafından atanan kimliği belirtir. Sistem tarafından atananlar için bu alanı ayarlamayın.
resourceId	string	ARM kaynak kimliğine göre kullanıcı tarafından atanan kimliği belirtir. Sistem tarafından atananlar için bu alanı ayarlamayın.

MedianStoppingPolicy

Nesne

Tüm çalıştırmaların birincil ölçümünün çalışan ortalamalarını temel alan bir erken sonlandırma ilkesi tanımlar

Name	Tür	Default value	Description
delayEvaluation	integer (int32)	0	İlk değerlendirmenin geciktirilme aralığı sayısı.
evaluationInterval	integer (int32)	0	İlke değerlendirmeleri arasındaki aralık (çalıştırma sayısı).
policyType	string: MedianStopping		[Gerekli] İlke yapılandırmasının adı

MLFlowModelJobInput

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
description	string		Girişin açıklaması.
jobInputType	string: mlflow_model		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
mode	InputDeliveryMode	ReadOnlyMount	Giriş verisi teslim modunu belirlemek için sabit listesi.
uri	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.

MLFlowModelJobOutput

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
assetName	string		Çıkış Varlığı Adı.
description	string		Çıktının açıklaması.
jobOutputType	string: mlflow_model		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
mode	OutputDeliveryMode	ReadWriteMount	Çıkış veri teslim modu numaralandırmaları.
uri	string		Çıkış Varlığı URI'si.

MLTableJobInput

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
description	string		Girişin açıklaması.
jobInputType	string: mltable		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
mode	InputDeliveryMode	ReadOnlyMount	Giriş verisi teslim modunu belirlemek için sabit listesi.
uri	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.

MLTableJobOutput

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
assetName	string		Çıkış Varlığı Adı.
description	string		Çıktının açıklaması.
jobOutputType	string: mltable		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
mode	OutputDeliveryMode	ReadWriteMount	Çıkış veri teslim modu numaralandırmaları.
uri	string		Çıkış Varlığı URI'si.

ModelSize

Numaralandırma

Resim modeli boyutu.

Değer	Description
None	Değer seçilmedi.
Small	Küçük boyutlu.
Medium	Orta boy.
Large	Büyük boy.
ExtraLarge	Ekstra büyük boy.

Mpi

Nesne

MPI dağıtım yapılandırması.

Name	Tür	Description
distributionType	string: Mpi	[Gerekli] Dağıtım çerçevesinin türünü belirtir.
processCountPerInstance	integer (int32)	MPI düğümü başına işlem sayısı.

NCrossValidationsMode

Numaralandırma

N-Cross doğrulama değerinin nasıl belirleneceğini belirler.

Değer	Description
Auto	N-Cross doğrulama değerini otomatik olarak belirleyin. Yalnızca 'Tahmin' AutoML görevi için desteklenir.
Custom	Özel N-Cross doğrulama değerini kullanın.

NlpVerticalFeaturizationSettings

Nesne

Name	Tür	Description
datasetLanguage	string	Veri kümesi dili, metin verileri için kullanışlıdır.

NlpVerticalLimitSettings

Nesne

İş yürütme kısıtlamaları.

Name	Tür	Default value	Description
maxConcurrentTrials	integer (int32)	1	En Fazla Eşzamanlı AutoML yinelemesi.
maxTrials	integer (int32)	1	AutoML yinelemelerinin sayısı.
timeout	string (duration)	P7D	AutoML işi zaman aşımı.

NodesValueType

Numaralandırma

Düğüm değeri için numaralandırılmış türler

Değer	Description
All

NotificationSetting

Nesne

Bildirim için yapılandırma.

Name	Tür	Description
emailOn	EmailNotificationEnableType[]	Belirtilen bildirim türünde kullanıcıya e-posta bildirimi gönderme
emails	string[]	Bu, virgül ayırıcısı olan toplam 499 karakterlik bir sınırlamaya sahip e-posta alıcı listesidir
webhooks	object	Bir hizmete web kancası geri çağırması gönderme. Anahtar, web kancası için kullanıcı tarafından sağlanan bir addır.

ObjectDetectionPrimaryMetrics

Numaralandırma

Image ObjectDetection görevi için birincil ölçümler.

Değer	Description
MeanAveragePrecision	Ortalama Ortalama Hassasiyet (MAP), AP'nin (Ortalama Hassasiyet) ortalamasıdır. AP, her sınıf için hesaplanır ve MAP'ı elde etmek için ortalaması alınır.

Objective

Nesne

Optimizasyon hedefi.

Name	Tür	Description
goal	Goal	[Gerekli] Hiper parametre ayarlama için desteklenen ölçüm hedeflerini tanımlar
primaryMetric	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]	[Gerekli] İyileştirecek ölçümün adı.

OutputDeliveryMode

Numaralandırma

Çıkış veri teslim modu numaralandırmaları.

Değer	Description
ReadWriteMount
Upload
Direct

PipelineJob

Nesne

İşlem Hattı İş tanımı: MFE özniteliklerine genel tanımlar.

Name	Tür	Default value	Description
componentId	string		Bileşen kaynağının ARM kaynak kimliği.
computeId	string		İşlem kaynağının ARM kaynak kimliği.
description	string		Varlık açıklaması metni.
displayName	string		İşin görünen adı.
experimentName	string	Default	İşin ait olduğu denemenin adı. Ayarlanmadıysa, iş "Varsayılan" denemesine yerleştirilir.
identity	IdentityConfiguration: AmlToken ManagedIdentity UserIdentity		Kimlik yapılandırması. Ayarlanırsa, bu AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity veya null değerlerinden biri olmalıdır. Varsayılan değer null ise AmlToken olur.
inputs	object		İşlem hattı işi için girişler.
isArchived	boolean	False	Varlık arşivlenmiş mi?
jobType	string: Pipeline		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
jobs			İşler İşlem Hattı İşini oluşturur.
notificationSetting	NotificationSetting		İş için bildirim ayarı
outputs	object		İşlem hattı işinin çıkışları
properties	object		Varlık özelliği sözlüğü.
services	<string,  JobService>		JobEndpoints listesi. Yerel işler için bir iş uç noktası FileStreamObject uç nokta değerine sahip olur.
settings			ContinueRunOnStepFailure gibi öğeler için işlem hattı ayarları.
sourceJobId	string		Kaynak işin ARM kaynak kimliği.
status	JobStatus		İşin durumu.
tags	object		Etiket sözlüğü. Etiketler eklenebilir, kaldırılabilir ve güncelleştirilebilir.

PyTorch

Nesne

PyTorch dağıtım yapılandırması.

Name	Tür	Description
distributionType	string: PyTorch	[Gerekli] Dağıtım çerçevesinin türünü belirtir.
processCountPerInstance	integer (int32)	Düğüm başına işlem sayısı.

QueueSettings

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
jobTier	JobTier	Null	İş katmanını belirlemek için Enum.

RandomSamplingAlgorithm

Nesne

Rastgele değerler üreten bir Örnekleme Algoritması tanımlar

Name	Tür	Default value	Description
rule	RandomSamplingAlgorithmRule	Random	Belirli bir rastgele algoritma türü
samplingAlgorithmType	string: Random		[Gerekli] Yapılandırma özellikleriyle birlikte hiper parametre değerleri oluşturmak için kullanılan algoritma
seed	integer (int32)		Rastgele sayı oluşturma için çekirdek olarak kullanılacak isteğe bağlı tamsayı

RandomSamplingAlgorithmRule

Numaralandırma

Belirli bir rastgele algoritma türü

Değer	Description
Random
Sobol

Regression

Nesne

AutoML Tablosu dikeyinde regresyon görevi.

Name	Tür	Default value	Description
cvSplitColumnNames	string[]		CVSplit verileri için kullanılacak sütunlar.
featurizationSettings	TableVerticalFeaturizationSettings		AutoML işi için gereken özellik kazandırma girişleri.
limitSettings	TableVerticalLimitSettings		AutoMLjob için yürütme kısıtlamaları.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi.
nCrossValidations	NCrossValidations: AutoNCrossValidations CustomNCrossValidations		Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında eğitim veri kümesine uygulanacak çapraz doğrulama katlarının sayısı.
primaryMetric	RegressionPrimaryMetrics	NormalizedRootMeanSquaredError	Regresyon görevi için birincil ölçümler.
targetColumnName	string		Hedef sütun adı: Bu tahmin değerleri sütunudur. Sınıflandırma görevleri bağlamında etiket sütun adı olarak da bilinir.
taskType	string: Regression		[Gerekli] AutoMLjob için görev türü.
testData	MLTableJobInput		Veri girişini test edin.
testDataSize	number (double)		Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken test veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır.
trainingData	MLTableJobInput		[Gerekli] Eğitim veri girişi.
trainingSettings	RegressionTrainingSettings		AutoML İşi için eğitim aşamasına yönelik girişler.
validationData	MLTableJobInput		Doğrulama veri girişleri.
validationDataSize	number (double)		Doğrulama amacıyla bir kenara ayarlanması gereken eğitim veri kümesinin bölümü. (0.0 , 1.0) arasındaki değerler Doğrulama veri kümesi sağlanmadığında uygulanır.
weightColumnName	string		Örnek ağırlık sütununun adı. Otomatik ML, giriş olarak ağırlıklı bir sütunu destekler ve bu da verilerdeki satırların yukarı veya aşağı ağırlıklı olmasına neden olur.

RegressionModels

Numaralandırma

AutoML tarafından desteklenen tüm Regresyon modelleri için sabit listesi.

Değer	Description
ElasticNet	Elastik ağ, iki popüler cezayı, özellikle de L1 ve L2 ceza fonksiyonlarını birleştiren popüler bir düzenli doğrusal regresyon türüdür.
GradientBoosting	Hafta öğrencilerini güçlü bir öğrenciye dönüştürme tekniğine Boosting denir. Gradyan artırma algoritması süreci, bu yürütme teorisi üzerinde çalışır.
DecisionTree	Karar Ağaçları, hem sınıflandırma hem de regresyon görevleri için kullanılan parametrik olmayan denetimli bir öğrenme yöntemidir. Amaç, veri özelliklerinden çıkarılan basit karar kurallarını öğrenerek bir hedef değişkenin değerini tahmin eden bir model oluşturmaktır.
KNN	K-en yakın komşular (KNN) algoritması, yeni veri noktalarının değerlerini tahmin etmek için 'özellik benzerliğini' kullanır, bu da yeni veri noktasına, eğitim setindeki noktalarla ne kadar yakından eşleştiğine bağlı olarak bir değer atanacağı anlamına gelir.
LassoLars	En Küçük Açı Regresyonu a.k.a. Lars ile uyumlu kement modeli. Düzenleyici olarak önceden L1 ile eğitilmiş bir Doğrusal Modeldir.
SGD	SGD: Stokastik gradyan inişi, tahmin edilen ve gerçek çıktılar arasında en iyi uyuma karşılık gelen model parametrelerini bulmak için makine öğrenimi uygulamalarında sıklıkla kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır. Kesin olmayan ama güçlü bir tekniktir.
RandomForest	Rastgele orman, denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. İnşa ettiği "orman", genellikle "torbalama" yöntemiyle eğitilmiş bir karar ağaçları topluluğudur. Torbalama yönteminin genel fikri, öğrenme modellerinin bir kombinasyonunun genel sonucu arttırmasıdır.
ExtremeRandomTrees	Extreme Trees, birçok karar ağacından gelen tahminleri birleştiren bir topluluk makine öğrenimi algoritmasıdır. Yaygın olarak kullanılan rastgele orman algoritması ile ilgilidir.
LightGBM	LightGBM, ağaç tabanlı öğrenme algoritmalarını kullanan bir gradyan artırma çerçevesidir.
XGBoostRegressor	XGBoostRegressor: Aşırı Gradyan Artırma Regretor, temel öğreniciler topluluğunu kullanan denetimli bir makine öğrenimi modelidir.

RegressionPrimaryMetrics

Numaralandırma

Regresyon görevi için birincil ölçümler.

Değer	Description
SpearmanCorrelation	Spearman'ın sıra korelasyon katsayısı, sıra korelasyonunun parametrik olmayan bir ölçüsüdür.
NormalizedRootMeanSquaredError	Normalleştirilmiş Ortalama Karekök Hatası (NRMSE) RMSE, farklı ölçeklere sahip modeller arasında karşılaştırma yapılmasını kolaylaştırır.
R2Score	R2 puanı, tahmine dayalı makine öğrenimi modelleri için performans değerlendirme ölçütlerinden biridir.
NormalizedMeanAbsoluteError	Normalleştirilmiş Ortalama Mutlak Hata (NMAE), (zaman) serilerinin Ortalama Mutlak Hatasını (MAE) farklı ölçeklerle karşılaştırmak için kullanılan bir doğrulama metriğidir.

RegressionTrainingSettings

Nesne

Regresyon Eğitimi ile ilgili yapılandırma.

Name	Tür	Default value	Description
allowedTrainingAlgorithms	RegressionModels[]		Regresyon görevi için izin verilen modeller.
blockedTrainingAlgorithms	RegressionModels[]		Regresyon görevi için engellenen modeller.
enableDnnTraining	boolean	False	DNN modelleri önerisini etkinleştirin.
enableModelExplainability	boolean	True	En iyi modelde açıklanabilirliği açmak için bayrak ekleyin.
enableOnnxCompatibleModels	boolean	False	Onnx uyumlu modelleri etkinleştirme bayrağı.
enableStackEnsemble	boolean	True	Yığın grubu çalıştırmasını etkinleştirin.
enableVoteEnsemble	boolean	True	Oylama grubu çalıştırmasını etkinleştirin.
ensembleModelDownloadTimeout	string (duration)	PT5M	VotingEnsemble ve StackEnsemble model oluşturma sırasında, önceki alt çalıştırmalara ait birden çok uygun model indirilir. Daha fazla zaman gerekiyorsa bu parametreyi 300 saniyeden daha yüksek bir değerle yapılandırın.
stackEnsembleSettings	StackEnsembleSettings		Yığın grubu çalıştırması için yığın grubu ayarları.

SamplingAlgorithmType

Numaralandırma

Değer	Description
Grid
Random
Bayesian

SeasonalityMode

Numaralandırma

Mevsimsellik modunu tahmin etme.

Değer	Description
Auto	Mevsimsellik otomatik olarak belirlenecektir.
Custom	Özel sezonluk değeri kullanın.

ShortSeriesHandlingConfiguration

Numaralandırma

AutoML'nin kısa zaman serisini nasıl işleyeceklerini tanımlayan parametre.

Değer	Description
None	Hayır/null değerini temsil eder.
Auto	Uzun seri yoksa kısa seriler doldurulacaktır, aksi takdirde kısa seriler düşecektir.
Pad	Tüm kısa seriler dolgulu olacak.
Drop	Tüm kısa diziler kaldırılacak.

SparkJob

Nesne

Spark iş tanımı.

Name	Tür	Default value	Description
archives	string[]		İşte kullanılan dosyaları arşivleyin.
args	string		İşin bağımsız değişkenleri.
codeId	string (arm-id) minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Gerekli] kod varlığının arm-id değeri.
componentId	string		Bileşen kaynağının ARM kaynak kimliği.
computeId	string		İşlem kaynağının ARM kaynak kimliği.
conf	object		Spark yapılandırılmış özellikleri.
description	string		Varlık açıklaması metni.
displayName	string		İşin görünen adı.
entry	SparkJobEntry: SparkJobPythonEntry SparkJobScalaEntry		[Gerekli] İşin başlangıcında yürütülecek giriş.
environmentId	string (arm-id)		İşin Ortam belirtiminin ARM kaynak kimliği.
environmentVariables	object		İşe dahil edilen ortam değişkenleri.
experimentName	string	Default	İşin ait olduğu denemenin adı. Ayarlanmadıysa, iş "Varsayılan" denemesine yerleştirilir.
files	string[]		İşte kullanılan dosyalar.
identity	IdentityConfiguration: AmlToken ManagedIdentity UserIdentity		Kimlik yapılandırması. Ayarlanırsa, bu AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity veya null değerlerinden biri olmalıdır. Varsayılan değer null ise AmlToken olur.
inputs	object		İşte kullanılan giriş veri bağlamalarının eşlemesi.
isArchived	boolean	False	Varlık arşivlenmiş mi?
jars	string[]		İşte kullanılan jar dosyaları.
jobType	string: Spark		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
notificationSetting	NotificationSetting		İş için bildirim ayarı
outputs	object		İşte kullanılan çıktı veri bağlamalarının eşlemesi.
properties	object		Varlık özelliği sözlüğü.
pyFiles	string[]		İşte kullanılan Python dosyaları.
queueSettings	QueueSettings		İş için kuyruk ayarları
resources	SparkResourceConfiguration		İş için İşlem Kaynağı yapılandırması.
services	<string,  JobService>		JobEndpoints listesi. Yerel işler için bir iş uç noktası FileStreamObject uç nokta değerine sahip olur.
status	JobStatus		İşin durumu.
tags	object		Etiket sözlüğü. Etiketler eklenebilir, kaldırılabilir ve güncelleştirilebilir.

SparkJobEntryType

Numaralandırma

Değer	Description
SparkJobPythonEntry
SparkJobScalaEntry

SparkJobPythonEntry

Nesne

Name	Tür	Description
file	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]	[Gerekli] İş giriş noktası için göreli python dosya yolu.
sparkJobEntryType	string: SparkJobPythonEntry	[Gerekli] İşin giriş noktasının türü.

SparkJobScalaEntry

Nesne

Name	Tür	Description
className	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]	[Gerekli] Giriş noktası olarak kullanılan Scala sınıf adı.
sparkJobEntryType	string: SparkJobScalaEntry	[Gerekli] İşin giriş noktasının türü.

SparkResourceConfiguration

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
instanceType	string		İşlem hedefi tarafından desteklendiği şekilde kullanılan isteğe bağlı VM türü.
runtimeVersion	string	3.1	İş için kullanılan Spark çalışma zamanının sürümü.

StackEnsembleSettings

Nesne

StackEnsemble çalıştırmasını özelleştirmek için gelişmiş ayar.

Name	Tür	Default value	Description
stackMetaLearnerKWargs			Meta öğrenicinin başlatıcısına geçirmek için isteğe bağlı parametreler.
stackMetaLearnerTrainPercentage	number (double)	0.2	Meta öğreniciyi eğitmek için ayrılacak eğitim kümesinin oranını (eğitim ve doğrulama türü seçerken) belirtir. Varsayılan değer 0,2'dir.
stackMetaLearnerType	StackMetaLearnerType	None	Meta-öğrenen, bireysel heterojen modellerin çıktısı üzerine eğitilen bir modeldir.\r\nVarsayılan meta-öğreniciler, sınıflandırma görevleri için LogisticRegression (çapraz doğrulama etkinse, LogisticRegressionCV) ve regresyon/tahmin görevleri için ElasticNet'tir (veya çapraz doğrulama etkinleştirilmişse ElasticNetCV).\r\nBu parametre şu diziden biri olabilir: LogisticRegression, LogisticRegressionCV, LightGBMClassifier, ElasticNet, ElasticNetCV, LightGBMRegressor veya LinearRegression

StackMetaLearnerType

Numaralandırma

Meta-öğrenen, bireysel heterojen modellerin çıktısı üzerine eğitilen bir modeldir.\r\nVarsayılan meta-öğreniciler, sınıflandırma görevleri için LogisticRegression (çapraz doğrulama etkinse, LogisticRegressionCV) ve regresyon/tahmin görevleri için ElasticNet'tir (veya çapraz doğrulama etkinleştirilmişse ElasticNetCV).\r\nBu parametre şu diziden biri olabilir: LogisticRegression, LogisticRegressionCV, LightGBMClassifier, ElasticNet, ElasticNetCV, LightGBMRegressor veya LinearRegression

Değer	Description
None
LogisticRegression	Varsayılan meta öğreniciler, sınıflandırma görevleri için LogisticRegression'dır.
LogisticRegressionCV	Varsayılan meta öğreniciler, CV açıkken sınıflandırma görevi için LogisticRegression'dır.
LightGBMClassifier
ElasticNet	Varsayılan meta öğreniciler, regresyon görevi için LogisticRegression'dır.
ElasticNetCV	Varsayılan meta öğreniciler, CV açıkken regresyon görevi için LogisticRegression'dır.
LightGBMRegressor
LinearRegression

StochasticOptimizer

Numaralandırma

Görüntü modelleri için stokastik iyileştirici.

Değer	Description
None	Optimize edici seçilmedi.
Sgd	Stokastik Gradyan İniş iyileştiricisi.
Adam	Adam, momentlerin uyarlanabilir tahminlerine dayalı olarak stokastik amaç fonksiyonlarını optimize eden bir algoritmadır
Adamw	AdamW, optimize edici Adam'ın geliştirilmiş bir ağırlık azalması uygulamasına sahip bir çeşididir.

SweepJob

Nesne

Süpürme işi tanımı.

Name	Tür	Default value	Description
componentId	string		Bileşen kaynağının ARM kaynak kimliği.
computeId	string		İşlem kaynağının ARM kaynak kimliği.
description	string		Varlık açıklaması metni.
displayName	string		İşin görünen adı.
earlyTermination	EarlyTerminationPolicy: BanditPolicy MedianStoppingPolicy TruncationSelectionPolicy		Erken sonlandırma ilkeleri, düşük performanslı çalıştırmaların tamamlanmadan önce iptal edilmesine olanak tanır
experimentName	string	Default	İşin ait olduğu denemenin adı. Ayarlanmadıysa, iş "Varsayılan" denemesine yerleştirilir.
identity	IdentityConfiguration: AmlToken ManagedIdentity UserIdentity		Kimlik yapılandırması. Ayarlanırsa, bu AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity veya null değerlerinden biri olmalıdır. Varsayılan değer null ise AmlToken olur.
inputs	object		İşte kullanılan giriş veri bağlamalarının eşlemesi.
isArchived	boolean	False	Varlık arşivlenmiş mi?
jobType	string: Sweep		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
limits	SweepJobLimits		Süpürme İşi sınırı.
notificationSetting	NotificationSetting		İş için bildirim ayarı
objective	Objective		[Gerekli] İyileştirme hedefi.
outputs	object		İşte kullanılan çıktı veri bağlamalarının eşlemesi.
properties	object		Varlık özelliği sözlüğü.
queueSettings	QueueSettings		İş için kuyruk ayarları
samplingAlgorithm	SamplingAlgorithm: BayesianSamplingAlgorithm GridSamplingAlgorithm RandomSamplingAlgorithm		[Gerekli] Hiper parametre örnekleme algoritması
searchSpace			[Gerekli] Her parametreyi ve dağılımını içeren bir sözlük. Sözlük anahtarı parametrenin adıdır
services	<string,  JobService>		JobEndpoints listesi. Yerel işler için bir iş uç noktası FileStreamObject uç nokta değerine sahip olur.
status	JobStatus		İşin durumu.
tags	object		Etiket sözlüğü. Etiketler eklenebilir, kaldırılabilir ve güncelleştirilebilir.
trial	TrialComponent		[Gerekli] Deneme bileşeni tanımı.

SweepJobLimits

Nesne

Süpürme İş sınırı sınıfı.

Name	Tür	Description
jobLimitsType	string: Sweep	[Gerekli] JobLimit türü.
maxConcurrentTrials	integer (int32)	Süpürme İşi maksimum eşzamanlı deneme.
maxTotalTrials	integer (int32)	Süpürme İşi maksimum toplam deneme sayısı.
timeout	string (duration)	ISO 8601 biçimindeki maksimum çalıştırma süresi, işin iptal edilmesinden sonra. Yalnızca Saniye kadar düşük duyarlıklı süreyi destekler.
trialTimeout	string (duration)	Süpürme İşi Deneme zaman aşımı değeri.

systemData

Nesne

Kaynağın oluşturulması ve son değiştirilmesiyle ilgili meta veriler.

Name	Tür	Description
createdAt	string (date-time)	Kaynak oluşturma (UTC) zaman damgası.
createdBy	string	Kaynağı oluşturan kimlik.
createdByType	createdByType	Kaynağı oluşturan kimliğin türü.
lastModifiedAt	string (date-time)	Kaynağın son değişikliğinin zaman damgası (UTC)
lastModifiedBy	string	Kaynağı en son değiştiren kimlik.
lastModifiedByType	createdByType	Kaynağı en son değiştiren kimlik türü.

TableVerticalFeaturizationSettings

Nesne

Özellik Oluşturma Yapılandırması.

Name	Tür	Default value	Description
blockedTransformers	BlockedTransformers[]		Bu transformatörler özellik kazandırmada kullanılmamalıdır.
columnNameAndTypes	object		Sütun adı ve türü sözlüğü (int, float, string, datetime vb.).
datasetLanguage	string		Veri kümesi dili, metin verileri için kullanışlıdır.
enableDnnFeaturization	boolean	False	Veri özelliği oluşturma için Dnn tabanlı özellik oluşturucuların kullanılıp kullanılmayacağını belirler.
mode	FeaturizationMode	Auto	Özellik geliştirme modu - Kullanıcı varsayılan 'Otomatik' modunu tutabilir ve AutoML özellik geliştirme aşamasında verilerin gerekli dönüşümüyle ilgilenir. 'Kapalı' seçilirse özellik kazandırma işlemi yapılmaz. 'Özel' seçilirse, kullanıcı özellik geliştirmenin nasıl yapıldığını özelleştirmek için ek girişler belirtebilir.
transformerParams	object		Kullanıcı, uygulanacağı sütunlar ve transformatör oluşturucu için parametrelerle birlikte kullanılacak ek transformatörleri belirtebilir.

TableVerticalLimitSettings

Nesne

İş yürütme kısıtlamaları.

Name	Tür	Default value	Description
enableEarlyTermination	boolean	True	Erken sonlandırmayı etkinleştirin, AutoMLJob'un son 20 yinelemede puan iyileştirmesi yoksa erken sonlandırılıp sonlandırılmayacağını belirler.
exitScore	number (double)		AutoML işinin çıkış puanı.
maxConcurrentTrials	integer (int32)	1	En Fazla Eşzamanlı yineleme.
maxCoresPerTrial	integer (int32)	-1	Yineleme başına maksimum çekirdek.
maxTrials	integer (int32)	1000	Yineleme sayısı.
timeout	string (duration)	PT6H	AutoML işi zaman aşımı.
trialTimeout	string (duration)	PT30M	Yineleme zaman aşımı.

TargetAggregationFunction

Numaralandırma

Hedef toplama işlevi.

Değer	Description
None	Hiçbir değer kümesini temsil etmez.
Sum
Max
Min
Mean

TargetLagsMode

Numaralandırma

Hedef seçim modlarında gecikiyor.

Değer	Description
Auto	Hedef gecikmeleri otomatik olarak belirlenecektir.
Custom	Özel hedef gecikmelerini kullanın.

TargetRollingWindowSizeMode

Numaralandırma

Hedef kayan pencere boyutu modu.

Değer	Description
Auto	Dönen pencerelerin boyutunu otomatik olarak belirleyin.
Custom	Belirtilen dönen pencere boyutunu kullanın.

TaskType

Numaralandırma

AutoMLJob Görev türü.

Değer	Description
Classification	Makine öğrenimi ve istatistikte sınıflandırma, bilgisayar programının kendisine verilen verilerden öğrendiği ve yeni gözlemler veya sınıflandırmalar yaptığı denetimli bir öğrenme yaklaşımıdır.
Regression	Regresyon, girdi verilerini kullanarak değeri tahmin etmek anlamına gelir. Sürekli bir değeri tahmin etmek için regresyon modelleri kullanılır.
Forecasting	Tahmin, zaman serisi verileriyle ilgilenen ve girdilere dayalı olarak yakın gelecekteki değerleri tahmin etmek için kullanılabilecek tahmin modeli oluşturan özel bir regresyon görevi türüdür.
ImageClassification	Görüntü Sınıflandırması. Çok sınıflı görüntü sınıflandırması, bir görüntü bir dizi sınıftan yalnızca tek bir etiketle sınıflandırıldığında kullanılır - örneğin, her görüntü bir 'kedi' veya 'köpek' veya 'ördek' görüntüsü olarak sınıflandırılır.
ImageClassificationMultilabel	Görüntü Sınıflandırma Çoklu Etiket. Çok etiketli görüntü sınıflandırması, bir görüntünün bir dizi etiketten bir veya daha fazla etikete sahip olabileceği durumlarda kullanılır - örneğin, bir görüntü hem 'kedi' hem de 'köpek' ile etiketlenebilir.
ImageObjectDetection	Görüntü Nesnesi Algılama. Nesne algılama, bir görüntüdeki nesneleri tanımlamak ve her nesneyi bir sınırlayıcı kutuyla konumlandırmak için kullanılır, örneğin bir görüntüdeki tüm köpekleri ve kedileri bulun ve her birinin etrafına bir sınırlayıcı kutu çizin.
ImageInstanceSegmentation	Görüntü örneği segmentasyonu. Örnek segmentasyonu, bir görüntüdeki nesneleri piksel düzeyinde tanımlamak ve görüntüdeki her nesnenin etrafına bir çokgen çizmek için kullanılır.
TextClassification	Metin sınıflandırması (metin etiketleme veya metin kategorizasyonu olarak da bilinir), metinleri kategorilere ayırma işlemidir. Kategoriler birbirini dışlar.
TextClassificationMultilabel	Çok etiketli sınıflandırma görevi, her örneği bir hedef etiket grubuna (sıfır veya daha fazla) atar.
TextNER	Metin Adlı Varlık Tanıma diğer adıyla TextNER. Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), serbest biçimli metin alma ve kişiler, konumlar, kuruluşlar ve daha fazlası gibi varlıkların oluşumlarını tanımlama yeteneğidir.

TensorFlow

Nesne

TensorFlow dağıtım yapılandırması.

Name	Tür	Default value	Description
distributionType	string: TensorFlow		[Gerekli] Dağıtım çerçevesinin türünü belirtir.
parameterServerCount	integer (int32)	0	Parametre sunucusu görevlerinin sayısı.
workerCount	integer (int32)		çalışan sayısı. Belirtilmezse, varsayılan olarak örnek sayısı olur.

TextClassification

Nesne

AutoML NLP dikeyinde Metin Sınıflandırma görevi. NLP - Doğal Dil İşleme.

Name	Tür	Default value	Description
featurizationSettings	NlpVerticalFeaturizationSettings		AutoML işi için gereken özellik kazandırma girişleri.
limitSettings	NlpVerticalLimitSettings		AutoMLjob için yürütme kısıtlamaları.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi.
primaryMetric	ClassificationPrimaryMetrics	Accuracy	Sınıflandırma görevleri için birincil ölçümler.
targetColumnName	string		Hedef sütun adı: Bu tahmin değerleri sütunudur. Sınıflandırma görevleri bağlamında etiket sütun adı olarak da bilinir.
taskType	string: TextClassification		[Gerekli] AutoMLjob için görev türü.
trainingData	MLTableJobInput		[Gerekli] Eğitim veri girişi.
validationData	MLTableJobInput		Doğrulama veri girişleri.

TextClassificationMultilabel

Nesne

AutoML NLP dikeyinde Metin Sınıflandırma Çok etiketli görev. NLP - Doğal Dil İşleme.

Name	Tür	Default value	Description
featurizationSettings	NlpVerticalFeaturizationSettings		AutoML işi için gereken özellik kazandırma girişleri.
limitSettings	NlpVerticalLimitSettings		AutoMLjob için yürütme kısıtlamaları.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi.
primaryMetric	ClassificationMultilabelPrimaryMetrics		MetinClassification-Multilabel görevi için birincil ölçüm. Şu anda birincil ölçüm olarak yalnızca Doğruluk desteklenmektedir, bu nedenle kullanıcının bunu açıkça ayarlaması gerekmez.
targetColumnName	string		Hedef sütun adı: Bu tahmin değerleri sütunudur. Sınıflandırma görevleri bağlamında etiket sütun adı olarak da bilinir.
taskType	string: TextClassificationMultilabel		[Gerekli] AutoMLjob için görev türü.
trainingData	MLTableJobInput		[Gerekli] Eğitim veri girişi.
validationData	MLTableJobInput		Doğrulama veri girişleri.

TextNer

Nesne

AutoML NLP dikeyinde Text-NER görev. NER - Adlandırılmış Varlık Tanıma. NLP - Doğal Dil İşleme.

Name	Tür	Default value	Description
featurizationSettings	NlpVerticalFeaturizationSettings		AutoML işi için gereken özellik kazandırma girişleri.
limitSettings	NlpVerticalLimitSettings		AutoMLjob için yürütme kısıtlamaları.
logVerbosity	LogVerbosity	Info	Günlük ayrıntı düzeyini ayarlamak için sabit listesi.
primaryMetric	ClassificationPrimaryMetrics		Text-NER görev için birincil ölçüm. Text-NER için yalnızca 'Doğruluk' desteklenir, bu nedenle kullanıcının bunu açıkça ayarlamasına gerek yoktur.
targetColumnName	string		Hedef sütun adı: Bu tahmin değerleri sütunudur. Sınıflandırma görevleri bağlamında etiket sütun adı olarak da bilinir.
taskType	string: TextNER		[Gerekli] AutoMLjob için görev türü.
trainingData	MLTableJobInput		[Gerekli] Eğitim veri girişi.
validationData	MLTableJobInput		Doğrulama veri girişleri.

TrialComponent

Nesne

Deneme bileşeni tanımı.

Name	Tür	Description
codeId	string	Kod varlığının ARM kaynak kimliği.
command	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]	[Gerekli] İşin başlangıcında yürütülecek komut. eg. "Python train.py"
distribution	DistributionConfiguration: Mpi PyTorch TensorFlow	İşin dağıtım yapılandırması. Ayarlanırsa, bu Mpi, Tensorflow, PyTorch veya null değerlerinden biri olmalıdır.
environmentId	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]	[Gerekli] İşin Ortam belirtiminin ARM kaynak kimliği.
environmentVariables	object	İşe dahil edilen ortam değişkenleri.
resources	JobResourceConfiguration	İş için İşlem Kaynağı yapılandırması.

TritonModelJobInput

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
description	string		Girişin açıklaması.
jobInputType	string: triton_model		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
mode	InputDeliveryMode	ReadOnlyMount	Giriş verisi teslim modunu belirlemek için sabit listesi.
uri	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.

TritonModelJobOutput

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
assetName	string		Çıkış Varlığı Adı.
description	string		Çıktının açıklaması.
jobOutputType	string: triton_model		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
mode	OutputDeliveryMode	ReadWriteMount	Çıkış veri teslim modu numaralandırmaları.
uri	string		Çıkış Varlığı URI'si.

TruncationSelectionPolicy

Nesne

Her değerlendirme aralığında belirli bir çalıştırma yüzdesini iptal eden bir erken sonlandırma ilkesi tanımlar.

Name	Tür	Default value	Description
delayEvaluation	integer (int32)	0	İlk değerlendirmenin geciktirilme aralığı sayısı.
evaluationInterval	integer (int32)	0	İlke değerlendirmeleri arasındaki aralık (çalıştırma sayısı).
policyType	string: TruncationSelection		[Gerekli] İlke yapılandırmasının adı
truncationPercentage	integer (int32)	0	Her değerlendirme aralığında iptal edilecek çalıştırma yüzdesi.

UriFileJobInput

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
description	string		Girişin açıklaması.
jobInputType	string: uri_file		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
mode	InputDeliveryMode	ReadOnlyMount	Giriş verisi teslim modunu belirlemek için sabit listesi.
uri	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.

UriFileJobOutput

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
assetName	string		Çıkış Varlığı Adı.
description	string		Çıktının açıklaması.
jobOutputType	string: uri_file		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
mode	OutputDeliveryMode	ReadWriteMount	Çıkış veri teslim modu numaralandırmaları.
uri	string		Çıkış Varlığı URI'si.

UriFolderJobInput

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
description	string		Girişin açıklaması.
jobInputType	string: uri_folder		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
mode	InputDeliveryMode	ReadOnlyMount	Giriş verisi teslim modunu belirlemek için sabit listesi.
uri	string minLength: 1 pattern: [a-zA-Z0-9_]		[Gerekli] Giriş Varlığı URI'si.

UriFolderJobOutput

Nesne

Name	Tür	Default value	Description
assetName	string		Çıkış Varlığı Adı.
description	string		Çıktının açıklaması.
jobOutputType	string: uri_folder		[Gerekli] İşin türünü belirtir.
mode	OutputDeliveryMode	ReadWriteMount	Çıkış veri teslim modu numaralandırmaları.
uri	string		Çıkış Varlığı URI'si.

UserIdentity

Nesne

Kullanıcı kimliği yapılandırması.

Name	Tür	Description
identityType	string: UserIdentity	[Gerekli] Kimlik çerçevesinin türünü belirtir.

UseStl

Numaralandırma

Zaman serisi hedef sütununun STL Ayrıştırma'sını yapılandırın.

Değer	Description
None	Stl ayrışması yok.
Season
SeasonTrend

ValidationMetricType

Numaralandırma

Görüntü görevlerinde doğrulama ölçümleri için kullanılacak ölçüm hesaplama yöntemi.

Değer	Description
None	Metrik yok.
Coco	Coco metriği.
Voc	Voc metriği.
CocoVoc	CocoVoc metriği.

WebhookType

Numaralandırma

Web kancası geri çağırma hizmeti türünü belirlemek için sabit listesi.

Değer	Description
AzureDevOps