Azure 机器学习设计器 (v2) 算法和组件参考

适用于:Python SDK azure-ai-ml v2(当前版本)

Azure 机器学习设计器组件(设计器)允许用户使用拖放界面创建机器学习项目。 通过此链接访问设计器工作室。 通过此链接详细了解设计器

此参考内容提供有关 Azure 机器学习设计器中可用的每个自定义组件 (v2) 的背景。

可以导航到 Azure 机器学习工作室中的自定义组件,如下图所示。

Diagram showing the Designer UI for selecting a custom component.

每个组件均表示一组可以独立运行并可根据所需输入来执行机器学习任务的代码。 组件可能包含特定的算法,或者可能执行在机器学习中非常重要的任务,如替换缺少的值或进行统计分析。

有关选择算法的帮助,请参阅

提示

在设计器的任何管道中,可以获取有关特定组件的信息。 将鼠标悬停在组件列表或组件右窗格中的组件上时,选择组件卡中的“了解详细信息”链接。

AutoML 算法

功能 说明 组件
分类 启动 AutoML 作业以在 Azure 机器学习管道中训练分类模型的组件 AutoML 分类
回归 启动 AutoML 作业以在 Azure 机器学习管道中训练回归模型的组件。 AutoML 回归
预测 启动 AutoML 作业以在 Azure 机器学习管道中训练预测模型的组件。 AutoML 预测
图像分类 启动 AutoML 作业以在 Azure 机器学习管道中训练图像分类模型的组件 图像分类
多标签图像分类 启动 AutoML 作业以在 Azure 机器学习管道中训练多标签图像分类模型的组件 图像分类多标签
图像物体检测 启动 AutoML 作业以在 Azure 机器学习管道中训练图像对象检测模型的组件 图像物体检测
图像实例分段 启动 AutoML 作业以在 Azure 机器学习管道中训练图像实例分段模型的组件 图像实例分段
多标签文本分类 启动 AutoML 作业以在 Azure 机器学习管道中训练多标签 NLP 文本分类模型的组件。 AutoML 多标签文本分类
文本分类 启动 AutoML 作业以在 Azure 机器学习管道中训练 NLP 文本分类模型的组件。 AutoML 文本分类
文本 NER 启动 AutoML 作业以在 Azure 机器学习管道中训练 NLP NE(命名实体识别)模型的组件。 AutoML 文本 NER

后续步骤