Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models 名前空間

クラス

AmlCompute	Azure Machine Learning コンピューティング。
AmlComputeNodeInformation	AmlCompute に関連するコンピューティング ノード情報。
AmlComputeProperties	AML コンピューティング プロパティ。
AmlComputeScaleSettings	AML コンピューティングのスケール設定。
AmlToken	AML トークン ID の構成。
AutoForecastHorizon	予測期間は、システムによって自動的に決定されます。
AutoMLJob	AutoMLJob クラス。 分類や回帰などの AutoML タスクを実行するには、このクラスを使用します。サポートされているすべてのタスクについては、「TaskType 列挙型」を参照してください。
AutoMLVertical	AutoML 垂直クラス。 AutoML バーティカルの基底クラス - TableVertical/ImageVertical/NLPVertical 基底クラスであることに注意 AutoMLVertical してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、MachineLearningForecasting、ImageClassificationMultilabelImageClassification、ImageInstanceSegmentationImageObjectDetectionAutoMLVerticalRegression、TextClassificationTextClassificationMultilabel、および がTextNer含まれます。ClassificationTask
AutoMLVerticalRegression	AutoML テーブルの垂直方向の回帰タスク。
AutoNCrossValidations	N クロス検証は自動的に決定されます。
AutoSeasonality	AutoSeasonality。
AutoTargetLags	AutoTargetLags。
AutoTargetRollingWindowSize	ターゲットラグローリングウィンドウは自動的に決定されます。
BanditPolicy	Slack 条件に基づく早期終了ポリシーと、評価の頻度および遅延間隔を定義します。
BayesianSamplingAlgorithm	前の値に基づいて値を生成するサンプリング アルゴリズムを定義します。
ClassificationTask	AutoML テーブルの垂直方向の分類タスク。
ClassificationTrainingSettings	分類トレーニング関連の構成。
ColumnTransformer	列トランスフォーマー パラメーター。
CronTrigger	CronTrigger。
CustomForecastHorizon	時系列頻度を単位にした目的の最大予測期間。
CustomNCrossValidations	N クロス検証はユーザーによって指定されます。
CustomSeasonality	CustomSeasonality。
CustomTargetLags	CustomTargetLags。
CustomTargetRollingWindowSize	CustomTargetRollingWindowSize。
ForecastHorizon	時系列頻度を単位にした目的の最大予測期間。 基底クラスであることに注意 ForecastHorizon してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 と がCustomForecastHorizon含まれますAutoForecastHorizon。
ForecastingSeasonality	季節性の予測。 基底クラスであることに注意 ForecastingSeasonality してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 と がCustomSeasonality含まれますAutoSeasonality。
ForecastingSettings	特定のパラメーターの予測。
ForecastingTrainingSettings	予測トレーニング関連の構成。
GridSamplingAlgorithm	空間内のすべての値の組み合わせを完全に生成するサンプリング アルゴリズムを定義します。
ImageClassification	画像分類。 複数クラスの画像分類は、画像がクラスのセットから 1 つのラベルのみで分類される場合に使用されます。たとえば、各画像は 、"cat" または "dog" または "duck" の画像として分類されます。
ImageClassificationMultilabel	画像分類マルチラベル。 複数ラベルの画像分類は、画像が一連のラベルから 1 つ以上のラベルを持つことができる場合に使用されます。たとえば、画像に "cat" と "dog" の両方でラベルを付けることができます。
ImageInstanceSegmentation	イメージ インスタンスのセグメント化。 インスタンスのセグメント化は、イメージ内のオブジェクトをピクセル レベルで識別し、画像内の各オブジェクトの周囲に多角形を描画するために使用されます。
ImageLimitSettings	AutoML ジョブの設定を制限します。
ImageModelDistributionSettings	モデル設定の値をスイープする分布式。 <例> 次に例を示します。 ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')"; LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)"; LayersToFreeze = "choice(0, 2)"; ```&lt;/example&gt; All distributions can be specified as distribution_name(min, max) or choice(val1, val2, ..., valn) where distribution name can be: uniform, quniform, loguniform, etc For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters For more information on the available settings please visit the official documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
ImageModelDistributionSettingsClassification	モデル設定の値をスイープする分布式。 <例> 次に例を示します。 ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')"; LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)"; LayersToFreeze = "choice(0, 2)"; ```&lt;/example&gt; For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters For more information on the available settings please visit the official documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
ImageModelDistributionSettingsObjectDetection	モデル設定の値をスイープする分布式。 <例> 次に例を示します。 ModelName = "choice('seresnext', 'resnest50')"; LearningRate = "uniform(0.001, 0.01)"; LayersToFreeze = "choice(0, 2)"; ```&lt;/example&gt; For more details on how to compose distribution expressions please check the documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-tune-hyperparameters For more information on the available settings please visit the official documentation: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models.
ImageModelSettings	モデルのトレーニングに使用される設定。 使用可能な設定の詳細については、公式ドキュメントを参照してください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models
ImageModelSettingsClassification	モデルのトレーニングに使用される設定。 使用可能な設定の詳細については、公式ドキュメントを参照してください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models
ImageModelSettingsObjectDetection	モデルのトレーニングに使用される設定。 使用可能な設定の詳細については、公式ドキュメントを参照してください。 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-image-models
ImageObjectDetection	画像オブジェクトの検出。 物体検出は、画像内の物体を識別し、境界ボックスを持つ各オブジェクトを見つけるために使用されます。たとえば、画像内のすべての犬と猫を見つけて、それぞれの周りに境界ボックスを描画します。
ImageSweepSettings	モデル スイープとハイパーパラメーター スイープ関連の設定。
MachineLearningAccountKeyDatastoreCredentials	アカウント キー データストアの資格情報の構成。
MachineLearningAccountKeyDatastoreSecrets	データストア アカウント キー シークレット。
MachineLearningAksCompute	AKS に基づく Machine Learning コンピューティング。
MachineLearningAksComputeProperties	AKS プロパティ。
MachineLearningAksComputeSecrets	AKS に基づく Machine Learning コンピューティングに関連するシークレット。
MachineLearningAksNetworkingConfiguration	AKS ネットワークの事前構成。
MachineLearningAssetBase	MachineLearningAssetBase。
MachineLearningAssetContainer	MachineLearningAssetContainer。
MachineLearningAssetReferenceBase	資産参照の基本定義。 基底クラスであることに注意 MachineLearningAssetReferenceBase してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 がMachineLearningIdAssetReference含まれます。MachineLearningDataPathAssetReferenceMachineLearningOutputPathAssetReference
MachineLearningAutoPauseProperties	プロパティの自動一時停止。
MachineLearningAutoScaleProperties	自動スケール のプロパティ。
MachineLearningAzureBlobDatastore	Azure Blob データストアの構成。
MachineLearningAzureDataLakeGen1Datastore	Azure Data Lake Gen1 データストアの構成。
MachineLearningAzureDataLakeGen2Datastore	Azure Data Lake Gen2 データストアの構成。
MachineLearningAzureFileDatastore	Azure File データストアの構成。
MachineLearningBatchDeploymentPatch	更新要求で厳密に使用されます。
MachineLearningBatchDeploymentProperties	デプロイごとのバッチ推論設定。
MachineLearningBatchEndpointProperties	バッチ エンドポイントの構成。
MachineLearningBatchRetrySettings	バッチ推論操作の再試行設定。
MachineLearningBuildContext	Docker ビルド コンテキストの構成設定。
MachineLearningCertificateDatastoreCredentials	証明書データストアの資格情報の構成。
MachineLearningCertificateDatastoreSecrets	データストア証明書シークレット。
MachineLearningCodeConfiguration	スコアリング コード資産の構成。
MachineLearningCodeContainerProperties	コード資産バージョンのコンテナー。
MachineLearningCodeVersionProperties	コード資産のバージョンの詳細。
MachineLearningCommandJob	コマンド ジョブ定義。
MachineLearningCommandJobLimits	コマンド ジョブ制限クラス。
MachineLearningComponentContainerProperties	コンポーネント コンテナーの定義。 <href="https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-yaml-component-command" />
MachineLearningComponentVersionProperties	コンポーネント バージョンの定義: コンポーネントの種類にまたがるリソースを定義します。
MachineLearningComputeInstance	Azure Machine Learning コンピューティング インスタンス。
MachineLearningComputeInstanceApplication	Aml インスタンス アプリケーションとその接続エンドポイント URI を定義します。
MachineLearningComputeInstanceAssignedUser	コンピューティング インスタンスに割り当てることができるユーザー。
MachineLearningComputeInstanceConnectivityEndpoints	ComputeInstance のすべての接続エンドポイントとプロパティを定義します。
MachineLearningComputeInstanceContainer	Aml インスタンス コンテナーを定義します。
MachineLearningComputeInstanceCreatedBy	この ComputeInstance を作成したユーザーに関する情報について説明します。
MachineLearningComputeInstanceDataDisk	Aml インスタンス DataDisk を定義します。
MachineLearningComputeInstanceDataMount	Aml インスタンス DataMount を定義します。
MachineLearningComputeInstanceEnvironmentInfo	環境情報。
MachineLearningComputeInstanceLastOperation	ComputeInstance に対する最後の操作。
MachineLearningComputeInstanceProperties	コンピューティング インスタンスのプロパティ。
MachineLearningComputeInstanceSshSettings	SSH アクセスのポリシーと設定を指定します。
MachineLearningComputePatch	AmlCompute 更新パラメーター。
MachineLearningComputeProperties	Machine Learning コンピューティング オブジェクト。 基底クラスであることに注意 MachineLearningComputeProperties してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、AmlCompute、MachineLearningDataFactoryComputeMachineLearningComputeInstance、MachineLearningDataLakeAnalyticsMachineLearningDatabricksComputeMachineLearningHDInsightCompute、MachineLearningKubernetesComputeMachineLearningSynapseSpark、および がMachineLearningVirtualMachineCompute含まれます。MachineLearningAksCompute
MachineLearningComputeSecrets	Machine Learning コンピューティングに関連するシークレット。 コンピューティングの種類ごとに異なる場合があります。 基底クラスであることに注意 MachineLearningComputeSecrets してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 がMachineLearningVirtualMachineSecrets含まれます。MachineLearningAksComputeSecretsMachineLearningDatabricksComputeSecrets
MachineLearningComputeStartStopSchedule	コンピューティング開始停止スケジュールのプロパティ。
MachineLearningComputeSystemService	コンピューティングで実行されているシステム サービス。
MachineLearningContainerRegistryCredentials	MachineLearningContainerRegistryCredentials。
MachineLearningContainerResourceRequirements	オンライン デプロイ内の各コンテナー インスタンスのリソース要件。
MachineLearningContainerResourceSettings	MachineLearningContainerResourceSettings。
MachineLearningCustomModelJobInput	MachineLearningCustomModelJobInput。
MachineLearningCustomModelJobOutput	MachineLearningCustomModelJobOutput。
MachineLearningDatabricksCompute	DataFactory コンピューティング。
MachineLearningDatabricksComputeSecrets	Databricks に基づく Machine Learning コンピューティングに関連するシークレット。
MachineLearningDatabricksProperties	Databricks のプロパティ。
MachineLearningDataContainerProperties	データ資産バージョンのコンテナー。
MachineLearningDataFactoryCompute	DataFactory コンピューティング。
MachineLearningDataLakeAnalytics	DataLakeAnalytics コンピューティング。
MachineLearningDataPathAssetReference	データストア内のパスを介して資産を参照します。
MachineLearningDatastoreCollectionGetAllOptions	MachineLearningDatastoreCollectionGetAllOptions。
MachineLearningDatastoreCredentials	データストア資格情報の基本定義。 基底クラスであることに注意 MachineLearningDatastoreCredentials してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、MachineLearningCertificateDatastoreCredentials、KerberosKeytabCredentials、MachineLearningNoneDatastoreCredentialsKerberosPasswordCredentialsMachineLearningSasDatastoreCredentials、および がMachineLearningServicePrincipalDatastoreCredentials含まれます。MachineLearningAccountKeyDatastoreCredentials
MachineLearningDatastoreProperties	データストア コンテンツ構成の基本定義。 基底クラスであることに注意 MachineLearningDatastoreProperties してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、MachineLearningAzureDataLakeGen1Datastore、MachineLearningAzureFileDatastoreMachineLearningAzureDataLakeGen2DatastoreHdfsDatastore、および がOneLakeDatastore含まれます。MachineLearningAzureBlobDatastore
MachineLearningDatastoreSecrets	データストア シークレットの基本定義。 基底クラスであることに注意 MachineLearningDatastoreSecrets してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、KerberosKeytabSecrets、MachineLearningSasDatastoreSecretsKerberosPasswordSecretsMachineLearningServicePrincipalDatastoreSecrets、および がMachineLearningAccountKeyDatastoreSecrets含まれます。MachineLearningCertificateDatastoreSecrets
MachineLearningDataVersionProperties	データ バージョンの基本定義 基本クラスであることに注意 MachineLearningDataVersionProperties してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、MachineLearningUriFileDataVersionおよび MachineLearningUriFolderDataVersionが含まれますMachineLearningTable。
MachineLearningDefaultScaleSettings	MachineLearningDefaultScaleSettings。
MachineLearningDeploymentLogs	MachineLearningDeploymentLogs。
MachineLearningDeploymentLogsContent	MachineLearningDeploymentLogsContent。
MachineLearningDeploymentResourceConfiguration	MachineLearningDeploymentResourceConfiguration。
MachineLearningDiagnoseResult	診断の結果。
MachineLearningDiagnoseResultValue	MachineLearningDiagnoseResultValue。
MachineLearningDistributionConfiguration	ジョブ配布構成の基本定義。 基底クラスであることに注意 MachineLearningDistributionConfiguration してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、PyTorchDistributionConfiguration、RayDistributionConfigurationおよび がTensorFlowDistributionConfiguration含まれますMpiDistributionConfiguration。
MachineLearningEarlyTerminationPolicy	早期終了ポリシーを使用すると、パフォーマンスの低い実行を完了する前に取り消すことが可能です。基本クラスであることに注意 MachineLearningEarlyTerminationPolicy してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、MedianStoppingPolicyおよび TruncationSelectionPolicyが含まれますBanditPolicy。
MachineLearningEncryptionKeyVaultProperties	MachineLearningEncryptionKeyVaultProperties。
MachineLearningEncryptionSetting	MachineLearningEncryptionSetting。
MachineLearningEndpointAuthKeys	エンドポイント認証のキー。
MachineLearningEndpointAuthToken	サービス トークン。
MachineLearningEndpointDeploymentProperties	エンドポイントデプロイの基本定義。
MachineLearningEndpointKeyRegenerateContent	MachineLearningEndpointKeyRegenerateContent。
MachineLearningEndpointProperties	推論エンドポイントの基本定義。
MachineLearningEndpointScheduleAction	MachineLearningEndpointScheduleAction。
MachineLearningEnvironmentContainerProperties	環境仕様バージョンのコンテナー。
MachineLearningEnvironmentVersionProperties	環境バージョンの詳細。
MachineLearningError	失敗した操作のエラーの詳細を返す、すべての Azure Resource Manager API に対する一般的なエラー応答 (これは OData エラー応答形式にも従います)。
MachineLearningEstimatedVmPrice	特定の OS の種類、層などの VM を使用するための推定価格情報。
MachineLearningEstimatedVmPrices	VM を使用するための推定価格情報。
MachineLearningFeaturizationSettings	特徴付けの構成。
MachineLearningFlavorData	MachineLearningFlavorData。
MachineLearningFlowModelJobInput	MachineLearningFlowModelJobInput。
MachineLearningFlowModelJobOutput	MachineLearningFlowModelJobOutput。
MachineLearningForecasting	AutoML テーブルの垂直方向の予測タスク。
MachineLearningFqdnEndpoint	MachineLearningFqdnEndpoint。
MachineLearningFqdnEndpointDetail	MachineLearningFqdnEndpointDetail。
MachineLearningFqdnEndpoints	FQDN エンドポイントのプロパティ バッグの結果。
MachineLearningFqdnEndpointsProperties	MachineLearningFqdnEndpointsProperties。
MachineLearningHDInsightCompute	HDInsight コンピューティング。
MachineLearningHDInsightProperties	HDInsight コンピューティング プロパティ。
MachineLearningIdAssetReference	ARM リソース ID を介した資産への参照。
MachineLearningIdentityConfiguration	ID 構成の基本定義。 基底クラスであることに注意 MachineLearningIdentityConfiguration してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、MachineLearningManagedIdentityおよび MachineLearningUserIdentityが含まれますAmlToken。
MachineLearningInferenceContainerProperties	MachineLearningInferenceContainerProperties。
MachineLearningInferenceContainerRoute	MachineLearningInferenceContainerRoute。
MachineLearningInstanceTypeSchema	インスタンス型スキーマ。
MachineLearningInstanceTypeSchemaResources	このインスタンスの種類のリソース要求/制限。
MachineLearningJobInput	コマンド ジョブ定義。 基底クラスであることに注意 MachineLearningJobInput してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、MachineLearningLiteralJobInput、MachineLearningFlowModelJobInput、MachineLearningTritonModelJobInputMachineLearningTableJobInputMachineLearningUriFileJobInput、および がMachineLearningUriFolderJobInput含まれます。MachineLearningCustomModelJobInput
MachineLearningJobLimits	MachineLearningJobLimits。 基底クラスであることに注意 MachineLearningJobLimits してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 と がMachineLearningCommandJobLimits含まれますMachineLearningSweepJobLimits。
MachineLearningJobOutput	ジョブ出力/ログを検索する場所に関するジョブ出力定義コンテナー情報。 基底クラスであることに注意 MachineLearningJobOutput してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、MachineLearningFlowModelJobOutput、MachineLearningTritonModelJobOutputMachineLearningTableJobOutputMachineLearningUriFileJobOutput、および MachineLearningUriFolderJobOutputが含まれます。MachineLearningCustomModelJobOutput
MachineLearningJobProperties	ジョブの基本定義。 基底クラスであることに注意 MachineLearningJobProperties してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、MachineLearningCommandJob、MachineLearningPipelineJobLabelingJobPropertiesSparkJob、および MachineLearningSweepJobが含まれます。AutoMLJob
MachineLearningJobResourceConfiguration	MachineLearningJobResourceConfiguration。
MachineLearningJobScheduleAction	MachineLearningJobScheduleAction。
MachineLearningJobService	ジョブ エンドポイント定義。
MachineLearningKubernetesCompute	Kubernetes コンピューティングに基づく Machine Learning コンピューティング。
MachineLearningKubernetesOnlineDeployment	KubernetesOnlineDeployment に固有のプロパティ。
MachineLearningKubernetesProperties	Kubernetes プロパティ。
MachineLearningLiteralJobInput	リテラル入力の種類。
MachineLearningManagedIdentity	マネージド ID の構成。
MachineLearningManagedIdentityAuthTypeWorkspaceConnection	MachineLearningManagedIdentityAuthTypeWorkspaceConnection。
MachineLearningManagedOnlineDeployment	ManagedOnlineDeployment に固有のプロパティ。
MachineLearningModelContainerProperties	MachineLearningModelContainerProperties。
MachineLearningModelVersionCollectionGetAllOptions	MachineLearningModelVersionCollectionGetAllOptions。
MachineLearningModelVersionProperties	資産のバージョンの詳細をモデル化します。
MachineLearningNodeStateCounts	amlCompute のさまざまなコンピューティング ノードの状態の数。
MachineLearningNoneAuthTypeWorkspaceConnection	MachineLearningNoneAuthTypeWorkspaceConnection。
MachineLearningNoneDatastoreCredentials	データストアの資格情報を空またはなしにします。
MachineLearningNotebookPreparationError	MachineLearningNotebookPreparationError。
MachineLearningNotebookResourceInfo	MachineLearningNotebookResourceInfo。
MachineLearningObjective	最適化の目標。
MachineLearningOnlineDeploymentPatch	更新要求で厳密に使用されます。
MachineLearningOnlineDeploymentProperties	MachineLearningOnlineDeploymentProperties。 基底クラスであることに注意 MachineLearningOnlineDeploymentProperties してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 と がMachineLearningManagedOnlineDeployment含まれますMachineLearningKubernetesOnlineDeployment。
MachineLearningOnlineEndpointCollectionGetAllOptions	MachineLearningOnlineEndpointCollectionGetAllOptions。
MachineLearningOnlineEndpointProperties	オンライン エンドポイントの構成。
MachineLearningOnlineRequestSettings	オンライン デプロイ スコアリング要求の構成。
MachineLearningOnlineScaleSettings	オンライン デプロイのスケーリング構成。 基底クラスであることに注意 MachineLearningOnlineScaleSettings してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 と がMachineLearningTargetUtilizationScaleSettings含まれますMachineLearningDefaultScaleSettings。
MachineLearningOutputPathAssetReference	ジョブ出力内のパスを介した資産への参照。
MachineLearningPartialManagedServiceIdentity	マネージド サービス ID (システム割り当て ID またはユーザー割り当て ID)
MachineLearningPasswordDetail	MachineLearningPasswordDetail。
MachineLearningPatAuthTypeWorkspaceConnection	MachineLearningPatAuthTypeWorkspaceConnection。
MachineLearningPipelineJob	パイプライン ジョブ定義: ジェネリックから MFE 属性を定義します。
MachineLearningPrivateEndpoint	プライベート エンドポイント リソース。
MachineLearningPrivateLinkResource	プライベート リンク リソース。
MachineLearningPrivateLinkServiceConnectionState	サービス コンシューマーとプロバイダー間の接続の状態に関する情報のコレクション。
MachineLearningProbeSettings	デプロイ コンテナーのライブネス/準備プローブの構成。
MachineLearningQuotaProperties	クォータの更新または取得のプロパティ。
MachineLearningQuotaUpdateContent	クォータ更新パラメーター。
MachineLearningRecurrenceSchedule	MachineLearningRecurrenceSchedule。
MachineLearningRecurrenceTrigger	MachineLearningRecurrenceTrigger。
MachineLearningResourceBase	MachineLearningResourceBase。
MachineLearningResourceConfiguration	MachineLearningResourceConfiguration。
MachineLearningResourceName	リソース名。
MachineLearningResourcePatch	更新要求で厳密に使用されます。
MachineLearningResourcePatchWithIdentity	更新要求で厳密に使用されます。
MachineLearningResourceQuota	リソースに割り当てられたクォータ。
MachineLearningSasAuthTypeWorkspaceConnection	MachineLearningSasAuthTypeWorkspaceConnection。
MachineLearningSasDatastoreCredentials	SAS データストア資格情報の構成。
MachineLearningSasDatastoreSecrets	データストア SAS シークレット。
MachineLearningScheduleAction	MachineLearningScheduleAction。 基底クラスであることに注意 MachineLearningScheduleAction してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、CreateMonitorAction、ImportDataActionおよび がMachineLearningEndpointScheduleAction含まれますMachineLearningJobScheduleAction。
MachineLearningScheduleBase	MachineLearningScheduleBase。
MachineLearningScheduleProperties	スケジュールの基本定義。
MachineLearningScriptReference	スクリプト参照。
MachineLearningScriptsToExecute	カスタマイズされたセットアップ スクリプト。
MachineLearningServicePrincipalDatastoreCredentials	サービス プリンシパル データストアの資格情報の構成。
MachineLearningServicePrincipalDatastoreSecrets	データストア サービス プリンシパル シークレット。
MachineLearningSharedPrivateLinkResource	MachineLearningSharedPrivateLinkResource。
MachineLearningSku	SKU を表すリソース モデル定義。
MachineLearningSkuCapacity	SKU 容量情報。
MachineLearningSkuDetail	リソースに対して使用可能なすべての SKU を一覧表示するための ARM コントラクト要件を満たします。
MachineLearningSkuPatch	共通 SKU 定義。
MachineLearningSkuSetting	SkuSetting は、ARM コントラクトで削除された SKU 情報の必要性を満たします。
MachineLearningSslConfiguration	スコアリング用の ssl 構成。
MachineLearningStackEnsembleSettings	StackEnsemble の実行をカスタマイズするための設定を進めます。
MachineLearningSweepJob	スイープ ジョブ定義。
MachineLearningSweepJobLimits	スイープ ジョブ制限クラス。
MachineLearningSynapseSpark	SynapseSpark コンピューティング。
MachineLearningSynapseSparkProperties	MachineLearningSynapseSparkProperties。
MachineLearningTable	MLTable データ定義。
MachineLearningTableJobInput	MachineLearningTableJobInput。
MachineLearningTableJobOutput	MachineLearningTableJobOutput。
MachineLearningTargetUtilizationScaleSettings	MachineLearningTargetUtilizationScaleSettings。
MachineLearningTrainingSettings	トレーニング関連の構成。
MachineLearningTrialComponent	試用版コンポーネントの定義。
MachineLearningTriggerBase	MachineLearningTriggerBase。 基底クラスであることに注意 MachineLearningTriggerBase してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 と がMachineLearningRecurrenceTrigger含まれますCronTrigger。
MachineLearningTritonModelJobInput	MachineLearningTritonModelJobInput。
MachineLearningTritonModelJobOutput	MachineLearningTritonModelJobOutput。
MachineLearningUriFileDataVersion	uri-file データ バージョン エンティティ。
MachineLearningUriFileJobInput	MachineLearningUriFileJobInput。
MachineLearningUriFileJobOutput	MachineLearningUriFileJobOutput。
MachineLearningUriFolderDataVersion	uri-folder データ バージョン エンティティ。
MachineLearningUriFolderJobInput	MachineLearningUriFolderJobInput。
MachineLearningUriFolderJobOutput	MachineLearningUriFolderJobOutput。
MachineLearningUsage	AML リソースの使用状況について説明します。
MachineLearningUsageName	使用法の名前。
MachineLearningUserAccountCredentials	コンピューティングのノード上のそれぞれに作成されるユーザー アカウントの設定。
MachineLearningUserFeature	ワークスペースに対して有効な機能。
MachineLearningUserIdentity	ユーザー ID の構成。
MachineLearningUsernamePasswordAuthTypeWorkspaceConnection	MachineLearningUsernamePasswordAuthTypeWorkspaceConnection。
MachineLearningVirtualMachineCompute	Azure Virtual Machinesに基づく Machine Learning コンピューティング。
MachineLearningVirtualMachineProperties	MachineLearningVirtualMachineProperties。
MachineLearningVirtualMachineSecrets	AKS に基づく Machine Learning コンピューティングに関連するシークレット。
MachineLearningVmSize	VM サイズのプロパティについて説明します。
MachineLearningVmSshCredentials	仮想マシンの資格情報を管理します。
MachineLearningWorkspaceConnectionManagedIdentity	MachineLearningWorkspaceConnectionManagedIdentity。
MachineLearningWorkspaceConnectionProperties	MachineLearningWorkspaceConnectionProperties。 基底クラスであることに注意 MachineLearningWorkspaceConnectionProperties してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、、MachineLearningPatAuthTypeWorkspaceConnectionMachineLearningNoneAuthTypeWorkspaceConnectionMachineLearningSasAuthTypeWorkspaceConnection、および MachineLearningUsernamePasswordAuthTypeWorkspaceConnectionが含まれます。MachineLearningManagedIdentityAuthTypeWorkspaceConnection
MachineLearningWorkspaceConnectionUsernamePassword	MachineLearningWorkspaceConnectionUsernamePassword。
MachineLearningWorkspaceDiagnoseContent	ワークスペースを診断するためのパラメーター。
MachineLearningWorkspaceDiagnoseProperties	MachineLearningWorkspaceDiagnoseProperties。
MachineLearningWorkspaceDiagnoseResult	MachineLearningWorkspaceDiagnoseResult。
MachineLearningWorkspaceGetKeysResult	MachineLearningWorkspaceGetKeysResult。
MachineLearningWorkspaceGetNotebookKeysResult	MachineLearningWorkspaceGetNotebookKeysResult。
MachineLearningWorkspaceGetStorageAccountKeysResult	MachineLearningWorkspaceGetStorageAccountKeysResult。
MachineLearningWorkspaceNotebookAccessTokenResult	MachineLearningWorkspaceNotebookAccessTokenResult。
MachineLearningWorkspacePatch	機械学習ワークスペースを更新するためのパラメーター。
MachineLearningWorkspaceQuotaUpdate	クォータの更新応答のプロパティ。
MedianStoppingPolicy	すべての実行の主要メトリックの実行平均に基づいて早期終了ポリシーを定義します。
MpiDistributionConfiguration	MPI 配布の構成。
NCrossValidations	N クロス検証値。 基底クラスであることに注意 NCrossValidations してください。 シナリオによると、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 と がCustomNCrossValidations含まれますAutoNCrossValidations。
NlpVerticalLimitSettings	ジョブ実行の制約。
PyTorchDistributionConfiguration	PyTorch ディストリビューションの構成。
RandomSamplingAlgorithm	値をランダムに生成するサンプリング アルゴリズムを定義します。
RegressionTrainingSettings	回帰トレーニング関連の構成。
SamplingAlgorithm	ハイパーパラメーター値の生成に使用されるサンプリング アルゴリズムと、アルゴリズムを構成するためのプロパティを使用します。これは SamplingAlgorithm 基本クラスです。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、、GridSamplingAlgorithmおよび RandomSamplingAlgorithmが含まれますBayesianSamplingAlgorithm。
TableVerticalFeaturizationSettings	特徴付けの構成。
TableVerticalLimitSettings	ジョブ実行の制約。
TargetLags	ターゲット列からのラグとして指定する過去の期間の数。 基底クラスであることに注意 TargetLags してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 と がCustomTargetLags含まれますAutoTargetLags。
TargetRollingWindowSize	ターゲットローリングウィンドウサイズの予測。 基底クラスであることに注意 TargetRollingWindowSize してください。 このシナリオでは、基底クラスの派生クラスをここで割り当てる必要があるか、このプロパティを使用可能な派生クラスのいずれかにキャストする必要があります。 使用可能な派生クラスには、 と がCustomTargetRollingWindowSize含まれますAutoTargetRollingWindowSize。
TensorFlowDistributionConfiguration	TensorFlow ディストリビューションの構成。
TextClassification	AutoML NLP 縦書きのテキスト分類タスク。 NLP - 自然言語処理。
TextClassificationMultilabel	AutoML NLP 縦書きのテキスト分類マルチラベル タスク。 NLP - 自然言語処理。
TextNer	AutoML NLP 縦書きのテキスト NER タスク。 NER - 名前付きエンティティ認識。 NLP - 自然言語処理。
TruncationSelectionPolicy	指定された割合の実行を評価間隔ごとに取り消す早期終了ポリシーを定義します。

構造体

AutoMLVerticalRegressionModel	AutoML でサポートされているすべての回帰モデルの列挙型。
AutoMLVerticalRegressionPrimaryMetric	回帰タスクの主なメトリック。
AutoRebuildSetting	派生イメージの自動ビルド設定。
BlockedTransformer	AutoML でサポートされているすべての分類モデルの列挙型。
ClassificationModel	AutoML でサポートされているすべての分類モデルの列挙型。
ClassificationMultilabelPrimaryMetric	分類マルチラベル タスクの主要なメトリック。
ClassificationPrimaryMetric	分類タスクの主要なメトリック。
ForecastingModel	AutoML でサポートされているすべての予測モデルの列挙型。
ForecastingPrimaryMetric	予測タスクの主なメトリック。
InstanceSegmentationPrimaryMetric	InstanceSegmentation タスクのプライマリ メトリック。
LearningRateScheduler	学習率スケジューラ列挙型。
MachineLearningAllocationState	コンピューティングの割り当て状態。 使用可能な値は次のとおりです。 steady - コンピューティングのサイズが変更されていないことを示します。 進行中のコンピューティング内のコンピューティング ノードの数に変更はありません。 コンピューティングは、コンピューティングノードの数を変更する操作がコンピューティングに対して実行されていないときに、この状態になります。 サイズ変更 - コンピューティングのサイズが変更されていることを示します。つまり、コンピューティング ノードがコンピューティングに追加されるか、コンピューティングから削除されます。
MachineLearningApplicationSharingPolicy	親ワークスペースのユーザー間でこのコンピューティング インスタンス上のアプリケーションを共有するためのポリシー。 Personal の場合、作成者のみがこのコンピューティング インスタンス上のアプリケーションにアクセスできます。 [共有] の場合、ワークスペース ユーザーは、割り当てられたロールに応じて、このインスタンスのアプリケーションにアクセスできます。
MachineLearningBatchLoggingLevel	バッチ推論のログ詳細度。 ログ記録の詳細度の順序を増やすには、警告、情報、デバッグがあります。 既定値は [情報] です。
MachineLearningBatchOutputAction	出力を処理するバッチ推論の方法を決定する列挙型。
MachineLearningBillingCurrency	VM 価格の通貨を指定する 3 文字のコード。 例: USD。
MachineLearningCachingType	データ ディスクのキャッシュの種類。
MachineLearningClusterPurpose	クラスターの使用目的。
MachineLearningComputeInstanceAuthorizationType	コンピューティング インスタンスの承認の種類。 使用可能な値は personal (既定値) です。
MachineLearningComputeInstanceAutosave	自動保存の設定。
MachineLearningComputeInstanceState	ComputeInstance の現在の状態。
MachineLearningComputePowerAction	[必須]コンピューティング電源アクション。
MachineLearningComputeProvisioningStatus	スケジュールの現在のデプロイ状態。
MachineLearningConnectionCategory	接続のカテゴリ。
MachineLearningContainerType	ログを取得するコンテナーの種類。
MachineLearningDataType	データの種類を決定する列挙型。
MachineLearningDayOfWeek	曜日の列挙型。
MachineLearningDeploymentProvisioningState	DeploymentProvisioningState に指定できる値。
MachineLearningDiagnoseResultLevel	ワークスペースのセットアップ エラーのレベル。
MachineLearningEgressPublicNetworkAccessType	デプロイのエグレスに対して PublicNetworkAccess が有効か無効かを判断する列挙型。
MachineLearningEncryptionStatus	ワークスペースに対して暗号化が有効になっているかどうかを示します。
MachineLearningEndpointAuthMode	エンドポイント認証モードを決定する列挙型。
MachineLearningEndpointComputeType	エンドポイントのコンピューティングの種類を決定する列挙型。
MachineLearningEndpointProvisioningState	エンドポイント プロビジョニングの状態。
MachineLearningEnvironmentType	環境の種類は、Azure ML サービスによって作成またはキュレーションされたユーザーです。
MachineLearningFeatureLag	数値特徴のラグを生成するためのフラグ。
MachineLearningFeaturizationMode	特徴付けモード - データ特徴付けモードを決定します。
MachineLearningGoal	ハイパーパラメーターの調整でサポートされるメトリック目標を定義します。
MachineLearningInputDeliveryMode	入力データ配信モードを決定する列挙型。
MachineLearningJobStatus	ジョブの状態。
MachineLearningKeyType	MachineLearningKeyType。
MachineLearningListViewType	MachineLearningListViewType。
MachineLearningLoadBalancerType	Load Balancer型。
MachineLearningLogVerbosity	ログの詳細度を設定するための列挙型。
MachineLearningModelSize	イメージ モデルのサイズ。
MachineLearningMountAction	マウント アクション。
MachineLearningMountState	マウント状態。
MachineLearningNetwork	このコンテナーのネットワーク。
MachineLearningNodeState	コンピューティング ノードの状態。 値はアイドル状態、実行中、準備中、使用不能、離れ、割り込み済みです。
MachineLearningOperatingSystemType	オペレーティング システムの種類。
MachineLearningOperationName	最後の操作の名前。
MachineLearningOperationStatus	操作の状態。
MachineLearningOperationTrigger	操作のトリガー。
MachineLearningOrderString	MachineLearningOrderString。
MachineLearningOSType	コンピューティング OS の種類。
MachineLearningOutputDeliveryMode	出力データ配信モード列挙型。
MachineLearningPrivateEndpointConnectionProvisioningState	現在のプロビジョニング状態。
MachineLearningPrivateEndpointServiceConnectionStatus	サービス プロバイダーとのサービス コンシューマーの接続状態。
MachineLearningProvisioningState	クラスターのプロビジョニング状態。 有効な値は、Unknown、Updating、Provisioning、Succeeded、Failed です。
MachineLearningPublicNetworkAccess	パブリック ネットワークからの要求を許可するかどうか。
MachineLearningPublicNetworkAccessType	PublicNetworkAccess が有効か無効かを判断する列挙型。
MachineLearningQuotaUnit	クォータ測定の単位を記述する列挙型。
MachineLearningRecurrenceFrequency	繰り返しスケジュールの頻度を表す列挙型。
MachineLearningRemoteLoginPortPublicAccess	パブリック SSH ポートの状態。 使用可能な値は次のとおりです。 [無効] - クラスターのすべてのノードでパブリック ssh ポートが閉じられていることを示します。 Enabled - クラスターのすべてのノードでパブリック SSH ポートが開かれていることを示します。 NotSpecified - VNet が定義されている場合は、クラスターのすべてのノードでパブリック SSH ポートが閉じられていることを示します。それ以外の場合は、すべてのパブリック ノードが開かれている状態です。 これは、クラスターの作成時にのみ既定にでき、作成後に有効または無効になります。
MachineLearningScheduleListViewType	MachineLearningScheduleListViewType。
MachineLearningScheduleProvisioningState	スケジュールの現在のデプロイ状態。
MachineLearningScheduleProvisioningStatus	MachineLearningScheduleProvisioningStatus。
MachineLearningScheduleStatus	スケジュールは有効か無効か。
MachineLearningServiceDataAccessAuthIdentity	MachineLearningServiceDataAccessAuthIdentity。
MachineLearningShortSeriesHandlingConfiguration	AutoML で短い時系列を処理する方法を定義するパラメーター。
MachineLearningSkuScaleType	コンピューティング SKU のノード スケーリング設定。
MachineLearningSourceType	データ ソースの種類。
MachineLearningSshPublicAccess	パブリック SSH ポートの状態。 使用できる値は次のとおりです。 [無効] - このインスタンスでパブリック ssh ポートが閉じられていることを示します。 [有効] - パブリック ssh ポートが開き、VNet/サブネット ポリシーに従ってアクセス可能であることを示します (該当する場合)。
MachineLearningSslConfigStatus	スコアリングのために ssl を有効または無効にします。
MachineLearningStackMetaLearnerType	メタ学習者は、個々の異種モデルの出力でトレーニングされたモデルです。 既定のメタ学習者は、分類タスクの LogisticRegression (クロス検証が有効な場合は LogisticRegressionCV) と回帰/予測タスクの ElasticNet (クロス検証が有効な場合は ElasticNetCV) です。 このパラメーターには、LogisticRegression、LogisticRegressionCV、LightGBMClassifier、ElasticNet、ElasticNetCV、LightGBMRegressor、LinearRegression のいずれかの文字列を指定できます。
MachineLearningStorageAccountType	このストレージ アカウントの種類。
MachineLearningTriggerType	MachineLearningTriggerType。
MachineLearningUnderlyingResourceAction	MachineLearningUnderlyingResourceAction。
MachineLearningUnitOfMeasure	指定した VM 価格の時間単位。 例: OneHour。
MachineLearningUsageUnit	使用状況測定の単位を記述する列挙型。
MachineLearningUseStl	時系列ターゲット列の STL 分解を構成します。
MachineLearningVmPriceOSType	VM で使用されるオペレーティング システムの種類。
MachineLearningVmPriority	仮想マシンの優先度。
MachineLearningVmTier	VM の種類。
MachineLearningWorkspaceQuotaStatus	ワークスペース クォータの更新の状態。
ObjectDetectionPrimaryMetric	Image ObjectDetection タスクのプライマリ メトリック。
RandomSamplingAlgorithmRule	ランダム アルゴリズムの特定の種類。
SamplingAlgorithmType	SamplingAlgorithmType。
StochasticOptimizer	画像モデルの確率オプティマイザー。
TargetAggregationFunction	ターゲット集計関数。
ValidationMetricType	画像タスクの検証メトリックに使用するメトリック計算方法。

列挙型

MachineLearningSkuTier

サービスに複数のレベルがあるが PUT では必要ない場合、このフィールドはリソース プロバイダーによって実装される必要があります。