画像モデルのスコア付け
この記事では Azure Machine Learning デザイナーのコンポーネントについて説明します。
入力画像データに対してトレーニングされた画像モデルを使用して予測を生成するには、このコンポーネントを使用します。
画像モデルのスコア付けを構成する方法
Score Image Model (画像モデルのスコア付け) コンポーネントをパイプラインに追加します。
トレーニングされた画像モデルと入力画像データを含むデータセットをアタッチします。
データは ImageDirectory 型である必要があります。 イメージ ディレクトリを取得する方法の詳細については、「イメージ ディレクトリへの変換」を参照してください。 また、一般に、入力データセットのスキーマはモデルのトレーニングに使用されたデータのスキーマと一致している必要があります。
パイプラインを送信します。
結果
画像モデルのスコア付けを使用して一連のスコアを生成したら、モデルの精度 (パフォーマンス) を評価するために使用される一連のメトリックを生成するために、このコンポーネントとスコア付けされたデータセットを接続してモデルを評価することができます。
Web サービスとしてスコアを公開する
スコア付けの一般的な用途は、予測 Web サービスの一部として出力を返すことです。 詳細については、Azure Machine Learning デザイナーでのパイプラインに基づいたリアルタイム エンドポイントのデプロイ方法に関するこのチュートリアルを参照してください。
次のステップ
Azure Machine Learning で使用できる一連のコンポーネントを参照してください。