Scorer un modèle d’image
Cet article décrit un composant du concepteur Azure Machine Learning.
Ce composant permet de générer des prédictions avec un modèle d’image entraîné sur des données d’image d’entrée.
Comment configurer le module Score Image Model
Ajoutez le composant Effectuer le scoring d’un modèle d’image à votre pipeline.
Attachez un modèle d’image entraîné et un jeu de données contenant des données d’image d’entrée.
Les données doivent être de type ImageDirectory. Pour savoir comment obtenir un répertoire d’images, consultez le composant Convertir en répertoire d’images. Le schéma du jeu de données d’entrée doit correspondre aussi généralement au schéma des données utilisées pour effectuer l’apprentissage du modèle.
Envoyez le pipeline.
Résultats
Si, après avoir généré un ensemble de scores avec le composant Effectuer le scoring d’un modèle d’image, vous souhaitez générer un ensemble de métriques pour évaluer l’exactitude (niveau de performance) du modèle, vous pouvez connecter ce composant et le jeu de données scoré au composant Évaluer un modèle.
Publier des scores en tant que service web
Une utilisation courante du scoring consiste à retourner la sortie en tant que partie d’un service web prédictif. Pour plus d’informations, consultez ce didacticiel sur le déploiement d’un point de terminaison en temps réel basé sur un pipeline dans le concepteur Azure Machine Learning.
Étapes suivantes
Consultez les composants disponibles pour Azure Machine Learning.