Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Şunlar için geçerlidir:
SQL Server 2017 (14.x) ve sonraki sürümleri
MicrosoftML , Microsoft'un yüksek performanslı makine öğrenimi algoritmaları sunan bir Python paketidir. Eğitim ve dönüşümler, puanlama, metin ve görüntü analizi ile mevcut verilerden değer çıkarma için özellikler çıkarma fonksiyonları içerir. Paket, SQL Server Makine Öğrenimi Hizmetleri kapsamında yer almakta olup büyük veri üzerinde yüksek performans, çok çekirdekli işleme ve hızlı veri akışını destekler.
| Paket ayrıntıları | Bilgi |
|---|---|
| Güncel versiyon: | 9.4 |
| Üzerine inşa edilenler: | Python 3.7.1'inAnaconda 4.2 dağıtımı |
| Paket dağılımı: | SQL Server Makine Öğrenimi Hizmetleri sürümleri 2017 veya 2019. |
MicrosoftML nasıl kullanılır
Microsoftml modülü, Python'u kurulumunuza eklediğinizde SQL Server Machine Learning Services'in bir parçası olarak kurulur. Tam özel paket koleksiyonunu ve modülleri ile yorumlayıcılarıyla birlikte bir Python dağıtımını elde ediyorsunuz. Microsoftml'de herhangi bir Python IDE'sini kullanarak Python script çağıran fonksiyonlar yazabilirsiniz, ancak script, SQL Server Machine Learning Services ile Python ile çalışan bir bilgisayarda çalışmalıdır.
Microsoftml ve revoscalepy sıkı bir şekilde bağlantılıdır; Microsoft ML'de kullanılan veri kaynakları, revoscalepy nesneler olarak tanımlanır. Compute context limitationss in revoscalepy transfer to microsoftml. Yani, tüm işlevler yerel işlemler için mevcuttur, ancak uzaktan hesaplama bağlamına geçiş için RxSpark veya RxInSQLServer gereklidir.
Sürümler ve platformlar
Microsoftml modülü yalnızca aşağıdaki Microsoft ürünlerinden birini yüklediğinizde veya indirdiğinizde kullanılabilirdir:
Uyarı
Tam ürün sürüm sürümleri yalnızca Windows için SQL Server 2017'de sunulmaktadır. SQL Server 2019'da hem Windows hem de Linux microsoftml için desteklenmektedir.
Paket bağımlılıkları
MicrosoftML'deki algoritmalar şu amaçlarla revoscalepy'ye bağlıdır:
- Veri kaynak nesneleri - Microsoftml fonksiyonları tarafından tüketilen veriler, revoscalepy fonksiyonları kullanılarak oluşturulur.
- Uzaktan hesaplama (fonksiyon yürütmesinin uzak SQL Server örneğine kaydırılması) - Revoscalepy paketi, SQL Server için uzaktan hesaplama bağlamı oluşturma ve etkinleştirme fonksiyonları sağlar.
Çoğu durumda, microsoftml kullanırken paketleri birlikte yüklüyorsunuz.
Kategoriye göre işlevler
Bu bölüm, fonksiyonları kategoriye göre listeleyerek her birinin nasıl kullanıldığına dair bir fikir verir. Ayrıca, fonksiyonları alfabetik sırayla bulmak için içerik tablosunu da kullanabilirsiniz.
1-Eğitim fonksiyonları
| İşlev | Description |
|---|---|
| microsoftml.rx_ensemble | Bir model topluluğu eğitin. |
| microsoftml.rx_fast_forest | Rastgele Orman. |
| microsoftml.rx_fast_linear | Doğrusal Model. Stokastik Çift Koordinatlı Yükseliş ile. |
| microsoftml.rx_fast_trees | Güçlendirilmiş ağaçlar. |
| microsoftml.rx_logistic_regression | Lojistik Gerileme. |
| microsoftml.rx_neural_network | Sinir Ağı. |
| microsoftml.rx_oneclass_svm | Anomali Tespiti. |
2-Dönüşüm fonksiyonları
Kategorik değişken yönetimi
| İşlev | Description |
|---|---|
| MicrosoftML.categorical | Bir metin sütununu kategorilere dönüştürür. |
| microsoftml.categorical_hash | Bir metin sütununu hash eder ve kategorilere dönüştürür. |
Şema işleme
| İşlev | Description |
|---|---|
| MicrosoftML.concat | Birden fazla sütunu tek bir vektörde birleştirir. |
| microsoftml.drop_columns | Bir veri setinden sütunları düşürür. |
| microsoftml.select_columns | Bir veri setinin sütunlarını korur. |
Değişken seçimi
| İşlev | Description |
|---|---|
| microsoftml.count_select | Özellik seçimi sayılara göre yapılır. |
| microsoftml.mutualinformation_select | Özellik seçimi karşılıklı bilgilere dayanır. |
Metin analizi
| İşlev | Description |
|---|---|
| microsoftml.featurize_text | Metin sütunlarını sayısal özelliklere dönüştürür. |
| microsoftml.get_sentiment | Duygu analizi. |
Görüntü analizi
| İşlev | Description |
|---|---|
| microsoftml.load_image | Bir görüntü yüklüyor. |
| microsoftml.resize_image | Bir görüntüyü boyutlandırır. |
| microsoftml.extract_pixels | Bir görüntüden piksel çıkarır. |
| microsoftml.featurize_image | Bir görüntüyü özelliklere dönüştürür. |
Gösterişlendirme fonksiyonları
| İşlev | Description |
|---|---|
| microsoftml.rx_featurize | Veri kaynakları için veri dönüşümü |
Puanlama fonksiyonları
| İşlev | Description |
|---|---|
| microsoftml.rx_predict | Microsoft makine öğrenimi modeli kullanılarak puanlar |
Microsoftml nasıl çağrılır?
MicrosoftML'deki fonksiyonlar, depolanmış prosedürlerde kapsüllenmiş Python kodunda çağrılabilir. Çoğu geliştirici microsoftml çözümlerini yerel olarak geliştirir ve ardından bitmiş Python kodunu dağıtım işlemi olarak depolanmış prosedürlere taşır.
Python için microsoftml paketi varsayılan olarak kuruludur, ancak revoscalepy'nin aksine, SQL Server ile yüklü Python yürütülebilir dosyalarıyla Python oturumu başlattığınızda varsayılan olarak yüklenmez.
İlk adım olarak, microsoftml paketini içe aktarın ve uzaktan hesaplama bağlamları veya ilgili bağlantı ya da veri kaynağı nesneleri kullanmanız gerekiyorsa revoscalepy'yi içe aktarın. Sonra, ihtiyacınız olan bireysel fonksiyonlara referans verin.
from microsoftml.modules.logistic_regression.rx_logistic_regression import rx_logistic_regression
from revoscalepy.functions.RxSummary import rx_summary
from revoscalepy.etl.RxImport import rx_import_datasource