Interface ILearner
Importante
O suporte para o Machine Learning Studio (clássico) terminará em 31 de agosto de 2024. É recomendável fazer a transição para o Azure Machine Learning até essa data.
A partir de 1º de dezembro de 2021, você não poderá criar recursos do Machine Learning Studio (clássico). Até 31 de agosto de 2024, você pode continuar usando os recursos existentes do Machine Learning Studio (clássico).
- Confira informações sobre como mover projetos de machine learning do ML Studio (clássico) para o Azure Machine Learning.
- Saiba mais sobre o Azure Machine Learning.
A documentação do ML Studio (clássico) está sendo desativada e pode não ser atualizada no futuro.
este artigo descreve iLearner , que é a interface para modelos treinados que é usada no Machine Learning Studio (clássico).
Observação
aplica-se a: somente Machine Learning Studio (clássico)
Módulos semelhantes do tipo "arrastar e soltar" estão disponíveis no designer do Azure Machine Learning.
A ILearner interface fornece métodos e propriedades que são usados para configurar e interagir com modelos de aprendizado de máquina. Um aprendiz é definido como um conjunto de instruções que executam tarefas de aprendizado de máquina padronizadas. Os aprendizes incluem algoritmos de classificação, algoritmos de clustering e algoritmos de regressão.
Você pode interagir com iLearner apenas no Studio (clássico) ou em uma das APIs com suporte.
O estúdio (clássico) usa essa interface para a seguinte funcionalidade:
- Determina se um modelo tem o formato correto.
- Obtém os recursos do aprendiz. Essas são todas as propriedades gerais do aprendiz que não são capturadas pela assinatura de tipo do aprendiz específico.
- Obtém ou define as configurações do aprendiz. As configurações são exclusivas de cada aprendiz e devem ser configuradas uma vez antes que qualquer método de consulta possa ser chamado no aprendiz.
para obter uma lista de aprendizes fornecidos pelo Machine Learning Studio (clássico), consulte inicializar modelo.
Observação
A interface ICluster também está disponível para apenas modelos de clustering.