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Elenco A-Z dei moduli Machine Learning Studio (versione classica)

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Importante

Il supporto dello studio di Azure Machine Learning (versione classica) terminerà il 31 agosto 2024. È consigliabile passare ad Azure Machine Learning entro tale data.

A partire dal 1° dicembre 2021 non sarà possibile creare nuove risorse dello studio di Azure Machine Learning (versione classica). Fino al 31 agosto 2024 sarà possibile continuare a usare le risorse dello studio di Azure Machine Learning (versione classica).

La documentazione relativa allo studio di Machine Learning (versione classica) è in fase di ritiro e potrebbe non essere aggiornata in futuro.

Suggerimento

I clienti che attualmente usano o valutano Machine Learning Studio (versione classica) sono invitati a provare la finestra di progettazione di Azure Machine Learning, che fornisce moduli di ML con trascinamento della selezione oltre a scalabilità, controllo della versione e sicurezza aziendale.

I moduli coprono un'ampia gamma di funzionalità e funzioni necessarie per le attività di Machine Learning:

  • Funzioni di conversione dei dati
  • Funzioni di trasformazione dei dati
  • Moduli per l'esecuzione di script R o Python
  • Algoritmi, tra cui:
    • Alberi delle decisioni
    • Foreste decisionali
    • Clustering
    • Serie temporale
    • Modelli di raccomandazione
    • Rilevamento anomalie

Per trovare un modulo:

Tabella alfabetica dei moduli

Nome del modulo Descrizione
Aggiungi colonne Aggiunge un set di colonne da un set di dati a un altro.
Add Rows (Aggiungi righe) Aggiunge un set di righe da un set di dati di input alla fine di un altro set di dati.
Applica filtro Applica un filtro alle colonne specificate di un set di dati.
Apply Math Operation (Applica operazione matematica) Applica un'operazione matematica ai valori di colonna.
Apply SQL Transformation (Applica trasformazione SQL) Esegue una query SQLite sui set di dati di input per trasformare i dati.
Applica trasformazione Applica una trasformazione dei dati ben specificata a un set di dati.
Assign Data to Clusters (Assegna dati ai cluster) Assegna i dati ai cluster usando un modello di clustering con training esistente.
Bayesian Linear Regression Crea un modello di regressione lineare bayesiana.
Boosted Decision Tree Regression (Regressione albero delle decisioni con boosting) Crea un modello di regressione usando l'algoritmo dell'albero delle decisioni con boosting.
Trasformazione Conteggio compilazioni Crea i conteggi da usare per compilare le funzionalità.
Clean Missing Data (Pulisci dati mancanti) Specifica come gestire i valori mancanti in un set di dati.
Clip Values (Ritaglia valori) Rileva gli outlier e quindi ritaglia o sostituisce i relativi valori.
Statistiche elementari di calcolo Calcola le statistiche di riepilogo specificate per le colonne del set di dati selezionate.
Rilevare le lingue Rileva la lingua di ogni riga nel file di input.
Correlazione lineare di calcolo Calcola la correlazione lineare tra i valori di colonna in un set di dati.
Convert to ARFF Converte l'input di dati nel formato di file di relazione tra attributi usato dal set di strumenti Weka.
Convert to CSV (Converti in CSV) Converte l'input di dati in un formato di valori delimitati da virgole.
Convert to Dataset (Converti in set di dati) Converte l'input di dati nel formato del set di dati interno usato da Machine Learning.
Convert to Indicator Values (Converti in valori indicatore) Converte i valori di categoria nelle colonne in valori indicatore.
Convert to SVMLight Converte l'input di dati nel formato usato dal framework SVMlight.
Convert to TSV Converte l'input di dati nel formato delimitato da tabulazioni.
Create R Model Crea un modello R usando risorse personalizzate.
Cross-Validate Model Convalida incrociata le stime dei parametri per i modelli di classificazione o regressione partizionando i dati.
Decision Forest Regression (Regressione foresta delle decisioni) Crea un modello di regressione usando l'algoritmo della foresta decisionale.
Rilevare le lingue Rileva la lingua di ogni riga nel file di input.
Edit Metadata (Modifica metadati) Modifica i metadati associati alle colonne di un set di dati.
Enter Data Manually (Immissione manuale dei dati) Consente di immettere e modificare set di dati di piccole dimensioni digitando i valori.
Evaluate Model (Valuta modello) Valuta un modello di classificazione o regressione con punteggio usando metriche standard.
Funzione Evaluate Probability Adatta una funzione di distribuzione di probabilità specificata a un set di dati.
Evaluate Recommender (Valuta modelo di raccomandazione) Valuta l'accuratezza delle stime del modello di raccomandazione.
Execute Python Script (Esegui script Python) Esegue uno script Python da un esperimento Machine Learning lavoro.
Execute R Script (Esegui script R) Esegue uno script R da un Machine Learning esperimento.
Tabella del conteggio delle esportazioni Esporta i conteggi da una trasformazione conteggio.
Esportazione dei dati Scrive un set di dati in URL Web o in varie forme di archiviazione basata sul cloud in Azure, ad esempio tabelle, BLOB e Azure SQL database.

Questo modulo era precedentemente denominato Writer.
Estrarre frasi chiave dal testo Estrae parole chiave e frasi da una colonna di testo.
Extract N-Gram Features from Text Crea le funzionalità del dizionario N-Gram e quindi ne esegue la selezione.
Regressione quantile della foresta rapida Crea un modello di regressione quantile.
Hashing di funzioni Converte i dati di testo in funzionalità con codifica integer usando la libreria Vowpal Wabbit.
Filter Based Feature Selection (Selezione caratteristiche basata su filtro) Identifica le funzionalità di un set di dati con la massima potenza predittiva.
FIR Filter Crea un filtro di risposta dell'impulso finito per l'elaborazione del segnale.
Fisher Linear Discriminant Analysis Identifica la combinazione lineare di variabili di funzionalità che possono raggruppare i dati in classi separate.
Group Categorical Values Raggruppa i dati di più categorie in una nuova categoria.
Group Data into Bins (Raggruppa dati in contenitori) Inserisce i dati numerici in contenitori.
Filtro IIR Crea un filtro di risposta infinita per l'elaborazione del segnale.
Importa tabella conteggio Importa i conteggi da una tabella di conteggio esistente.
Importazione dei dati Carica i dati da origini esterne sul Web o da varie forme di archiviazione basata sul cloud in Azure, ad esempio tabelle, BLOB, database SQL e database Cosmos Azure. Può caricare dati da un database SQL Server locale se è stato configurato un gateway.

Questo modulo era precedentemente denominato Lettore.
Importare immagini Carica le immagini dall'archiviazione BLOB di Azure in un set di dati.
Join Data (Unisci dati) Unisce due set di dati.
Clustering K-Means Configura e inizializza un modello di clustering K-means.
Latent Dirichlet Allocation (Allocazione Dirichlet latente) Esegue la modellazione di argomenti usando la libreria Vowpal Wabbit per Latent Dirichlet Allocation (LDA).
Linear Regression (Regressione lineare) Crea un modello di regressione lineare.
Modello con training del carico Ottiene un modello con training che è possibile usare per l'assegnazione dei punteggi in un esperimento.
Median Filter Crea un filtro mediano usato per smussare i dati per l'analisi delle tendenze.
Trasformazione Conteggio unione Unisce due set di tabelle di conteggio.
Modificare i parametri della tabella Count Compila un set compatto di funzionalità basate sul conteggio dalle tabelle di conteggio.
Moving Average Filter Crea un filtro a media mobile che smussa i dati per l'analisi delle tendenze.
Foresta delle decisioni multiclasse Crea un modello di classificazione multiclasse usando l'algoritmo della foresta decisionale.
Multiclass Decision Jungle Crea un modello di classificazione multiclasse usando l'algoritmo decision jungle.
Regressione logistica multiclasse Crea un modello di classificazione della regressione logistica multiclasse.
Rete neurale multiclasse Crea un modello di classificazione multiclasse usando un algoritmo di rete neurale.
Riconoscimento di entità denominate Riconosce le entità denominate in una colonna di testo.
Neural Network Regression (Regressione rete neurale) Crea un modello di regressione usando un algoritmo di rete neurale.
Normalize Data (Normalizza dati) Ridimensiona i dati numerici per vincolare i valori del set di dati a un intervallo standard.
One-Class Support Vector Machine Crea un modello di macchina a vettori di supporto di una classe per il rilevamento delle anomalie.
One-vs-All Multiclass Crea un modello di classificazione multiclasse da un insieme di modelli di classificazione binari.
Ordinal Regression Crea un modello di regressione ordinale.
Partition and Sample (Crea partizioni ed esegui campionamenti) Crea più partizioni di un set di dati in base al campionamento.
Permutation Feature Importance (Importanza caratteristica permutazione) Calcola i punteggi di importanza della funzionalità di permutazione delle variabili di funzionalità in un modello con training e in un set di dati di test.
PCA-Based Anomaly Detection (Rilevamento anomalie basato su PCA) Crea un modello di rilevamento anomalie usando l'analisi dei componenti principale (PCA).
Regressione di Poisson Crea un modello di regressione che presuppone che i dati abbia una distribuzione di Poisson.
Preprocess Text (Preelabora il testo) Esegue operazioni di pulizia sul testo.
Pretrained Cascade Image Classification Crea un modello di classificazione delle immagini con training preliminare per i visi frontali usando la libreria OpenCV.
Analisi dei componenti principali Calcola un set di funzionalità con dimensionalità ridotta per un apprendimento più efficiente.
Remove Duplicate Rows (Rimuovi righe duplicate) Rimuove le righe duplicate da un set di dati.
Replace Discrete Values Sostituisce i valori discreti di una colonna con valori numerici basati su un'altra colonna.
Score Matchbox Recommender Punteggia le stime per un set di dati usando lo strumento di raccomandazione Matchbox.
Score Model (Punteggio modello) Punteggi di stime per un modello di classificazione o regressione con training.
Punteggio vowpal wabbit 7-4 modello Punteggia i dati usando il sistema di Machine Learning Vowpal Wabbit.

Richiede un modello con training compilato con Vowpal Wabbit versioni 7-4 e 7-6.
Punteggio vowpal wabbit 7-10 modello Punteggia i dati usando il sistema di Machine Learning Vowpal Wabbit.

Richiede un modello con training compilato usando Vowpal Wabbit versione 7-10.
Punteggio Vowpal Wabbit 8 Model Punteggia i dati usando il sistema di Machine Learning Vowpal Wabbit dall'interfaccia della riga di comando.

Richiede un modello con training compilato usando Vowpal Wabbit versione 8.
Select Columns in Dataset (Seleziona colonne nel set di dati) Seleziona le colonne da includere o escludere da un set di dati in un'operazione.
SMOTE Aumenta il numero di esempi a bassa incidenza in un set di dati usando l'oversampling sintetico della minoranza.
Dividere dati Partiziona le righe di un set di dati in due set distinti.
Summarize Data (Riepiloga dati) Genera un report descrittivo di base delle statistiche per le colonne di un set di dati.
Sweep Clustering Esegue uno sweep di parametri su un modello di clustering per determinare le impostazioni ottimali dei parametri.
Ipotesi di test tramite test T Confronta le mezzi di due set di dati usando un test t.
Threshold Filter Crea un filtro di soglia che vincola i valori.
Rilevamento delle anomalie delle serie temporali Apprende una tendenza nei dati della serie temporale e quindi usa la tendenza per rilevare le anomalie.
Train Anomaly Detection Model (Training modello di rilevamento anomalie) Eseguire il training di un modello di rilevamento anomalie e quindi etichettare i dati dal set di training.
Train Clustering Model (Training del modello di clustering) Eseguire il training di un modello di clustering e quindi assegnare i dati dal set di training ai cluster.
Train Matchbox Recommender Il sistema di raccomandazione Bayes viene addestrato usando l'algoritmo Matchbox.
Eseguire il training del modello Il modello di classificazione o regressione viene addestrato in modo supervisionato.
Training del modello Vowpal Wabbit 7-4 Il modello viene addestrato dal sistema di Machine Learning Vowpal Wabbit.

Questo modulo è per la compatibilità con vowpal Wabbit versioni 7-4 e 7-6.
Training del modello Vowpal Wabbit 7-10 Il modello viene addestrato dal sistema di Machine Learning Vowpal Wabbit.

Questo modulo è per Vowpal Wabbit versione 7-10.
Training del modello Vowpal Wabbit 8 Il modello viene addestrato usando la versione 8 del sistema di Machine Learning Vowpal Wabbit.

Questo modulo è per Vowpal Wabbit versione 8.
Tune Model Hyperparameters (Ottimizza iperparametri del modello) Esegue uno sweep di parametri su un modello di regressione o classificazione per determinare le impostazioni ottimali dei parametri.
Percettrone medio a due classi Crea un modello di classificazione binaria perceptron medio.
Two-Class Bayes Point Machine Crea un modello di classificazione binaria della macchina a punti Bayes.
Albero delle decisioni incrementato a due classi Crea un classificatore binario usando un algoritmo di albero delle decisioni con boosting.
Foresta delle decisioni a due classi Crea un modello di classificazione a due classi usando l'algoritmo della foresta delle decisioni.
Two-Class Decision Jungle Crea un modello di classificazione a due classi usando l'algoritmo di classificazione delle decisioni.
Two-Class Locally Deep Support Vector Machine Crea un modello di classificazione binaria usando l'algoritmo macchina a vettori di supporto avanzato locale.
Regressione logistica a due classi Crea un modello di regressione logistica a due classi.
Rete neurale a due classi Crea un classificatore binario usando un algoritmo di rete neurale.
Two-Class Support Vector Machine Crea un modello di classificazione binaria usando l'algoritmo macchina a vettori di supporto.
Disimballare set di dati compressi Decomprime i set di dati da un pacchetto .zip nell'archiviazione utente.
User-Defined Filter Crea un filtro di risposta personalizzato finito o infinito.

Vedi anche