События
Присоединение к вызову ИИ Навыков
8 апр., 15 - 28 мая, 07
Отточите свои навыки ИИ и введите подметки, чтобы выиграть бесплатный экзамен сертификации
Зарегистрируйтесь!Этот браузер больше не поддерживается.
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой.
Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Область применения: SQL Server 2017 (14.x) и более поздних версий
microsoftml — это пакет Python от Майкрософт, предоставляющий высокопроизводительные алгоритмы машинного обучения. Он включает в себя функции для обучения и преобразований, оценки, анализа текста и изображений, а также извлечения компонентов для получения значений из существующих данных. Пакет входит в состав Служб машинного обучения SQL Server и поддерживает высокую производительность при работе с большими данными, используя многоядерную обработку и быструю потоковую передачу данных.
Сведения о пакете | Информация |
---|---|
Текущая версия: | 9,4 |
Создано на основе: | Дистрибутив Anaconda 4.2 для Python 3.7.1 |
Распространение пакета: | Службы машинного обучения SQL Server версии 2017 или 2019. |
Модуль microsoftml устанавливается в составе служб машинного обучения SQL Server при добавлении Python к вашей установке. Вы получаете полный набор защищаемых пакетов и дистрибутив Python с его модулями и интерпретаторами. Для написания функций, вызывающих скрипты Python в модуле microsoftml, можно использовать любую интегрированную среду разработки Python, однако для выполнения скрипта необходимо иметь компьютер, на котором установлены службы машинного обучения SQL Server с Python.
Модули microsoftml и revoscalepy тесно связаны. Источники данных, используемые в microsoftml, определяются как объекты revoscalepy. Ограничения контекста вычислений в revoscalepy распространяются на microsoftml. То есть для локальных операций доступны все функции, но для переключения на удаленный контекст вычислений требуется RxSpark или RxInSQLServer.
Модуль microsoftml доступен только при установке одного из следующих продуктов или скачиваемых файлов Майкрософт:
Примечание
В SQL Server 2017 полные версии выпусков продуктов доступны только для Windows. В SQL Server 2019 библиотека microsoftml поддерживает Windows и Linux.
Алгоритмы в microsoftml используют revoscalepy для следующего:
В большинстве случаев при использовании microsoftml пакеты будут загружаться вместе.
Чтобы можно было понять, как использовать каждую функцию, в этом разделе приводится описание функций по категориям. Для поиска функций в алфавитном порядке можно воспользоваться оглавлением.
Function | Description |
---|---|
microsoftml.rx_ensemble | Обучение ансамбля моделей. |
microsoftml.rx_fast_forest | Случайный лес. |
microsoftml.rx_fast_linear | Линейная модель. Метод стохастической оптимизации с двойными координатами. |
microsoftml.rx_fast_trees | Повышенные деревья. |
microsoftml.rx_logistic_regression | Логистическая регрессия. |
microsoftml.rx_neural_network | Нейронная сеть. |
microsoftml.rx_oneclass_svm | Обнаружение аномалий. |
Function | Description |
---|---|
microsoftml.categorical | Преобразует текстовый столбец в категории. |
microsoftml.categorical_hash | Хэширует и преобразует текстовый столбец в категории. |
Function | Description |
---|---|
microsoftml.concat | Сцепляет несколько столбцов в один вектор. |
microsoftml.drop_columns | Удаляет столбцы из набора данных. |
microsoftml.select_columns | Сохраняет столбцы из набора данных. |
Function | Description |
---|---|
microsoftml.count_select | Выбор признаков на основе количества. |
microsoftml.mutualinformation_select | Выбор признаков на основе взаимной информации. |
Function | Description |
---|---|
microsoftml.featurize_text | Преобразует текстовые столбцы в числовые признаки. |
microsoftml.get_sentiment | Анализ тональности. |
Function | Description |
---|---|
microsoftml.load_image | Загружает изображение. |
microsoftml.resize_image | Изменяет размеры изображения. |
microsoftml.extract_pixels | Извлекает пиксели из изображения. |
microsoftml.featurize_image | Преобразует изображение в признаки. |
Function | Description |
---|---|
microsoftml.rx_featurize | Преобразование данных для источников данных. |
Function | Description |
---|---|
microsoftml.rx_predict | Производит оценку с помощью модели машинного обучения Майкрософт. |
Функции в microsoftml вызываются в коде Python, инкапсулированном в хранимые процедуры. Большинство разработчиков создают решения microsoftml локально, а затем переносят готовый код Python в хранимые процедуры, отрабатывая, таким образом, процедуру развертывания.
Пакет microsoftml для Python устанавливается по умолчанию, но, в отличие от revoscalepy, он не загружается по умолчанию при запуске сеанса Python с использованием исполняемых файлов Python, устанавливаемых с SQL Server.
В качестве первого шага импортируйте пакет microsoftml, а затем импортируйте revoscalepy, если необходимо использовать удаленные контексты вычисления либо связанные объекты подключения и источники данных. Затем можно сослаться на нужные вам функции.
from microsoftml.modules.logistic_regression.rx_logistic_regression import rx_logistic_regression
from revoscalepy.functions.RxSummary import rx_summary
from revoscalepy.etl.RxImport import rx_import_datasource
События
Присоединение к вызову ИИ Навыков
8 апр., 15 - 28 мая, 07
Отточите свои навыки ИИ и введите подметки, чтобы выиграть бесплатный экзамен сертификации
Зарегистрируйтесь!