Inleiding
In deze module leert u hoe u een gelabelde gegevensset maakt met azure Machine Learning-hulpprogramma's voor gegevenslabels. Azure Machine Learning-studio maakt het eenvoudig om labeltaken uit te voeren en te beheren om uw gegevens voor te bereiden op modeltraining. Zodra uw gegevens toegankelijk zijn voor deze hulpprogramma's, kunt u direct aan de slag met intuïtieve functionaliteit.
Vereisten
Scenario: Een gelabelde gegevensset maken met azure Machine Learning-hulpprogramma's voor gegevenslabels
U bent een data scientist die de taak heeft gekregen om automatisering in een productiefaciliteit te verbeteren met behulp van computer vision. Azure Machine Learning-studio onlangs is gekozen als ontwikkelomgeving voor het beheren van de ontwikkeling van Machine Learning-projecten in uw organisatie. U werkt in een team dat van plan is om functies van dit platform te gebruiken om samen te werken aan het verzamelen en labelen van afbeeldingsgegevens om een trainingsset te produceren voor gebruik bij het ontwikkelen van een aangepast objectdetectiemodel. Voorheen zijn uw onbewerkte gegevens toegankelijk gemaakt met behulp van een beveiligd gegevensarchief en zijn ze nu klaar om de labeltaak te ondergaan.
Wat leer je?
Nadat u deze module hebt voltooid, kunt u het volgende doen:
- Een gegevensset maken met gelabelde afbeeldingen die zijn opgehaald uit een bijgevoegd gegevensarchief
- Gegevens, labels en teamleden coördineren om taken efficiënt te beheren en te verwerken
- Voortgang bijhouden en een wachtrij met onvolledige labeltaken onderhouden
- Gelabelde gegevens controleren en exporteren als een Azure Machine Learning-gegevensset
Wat is het belangrijkste doel?
In deze module ziet u hoe u hulpprogramma's voor gegevenslabels gebruikt om aangepaste objectdetectiemodellen te trainen in Azure Machine Learning-studio.