Azure Machine Learning-gegevensset maken en verkennen met labels

In dit artikel leert u hoe u de gegevenslabels uit een Azure Machine Learning-gegevenslabelproject exporteert en laadt in populaire indelingen, zoals een pandas-dataframe voor gegevensverkenning.

Wat zijn gegevenssets met labels?

Azure Machine Learning-gegevenssets met labels worden aangeduid als gelabelde gegevenssets. Deze specifieke gegevenssets zijn TabularDatasets met een toegewezen labelkolom en worden alleen gemaakt als uitvoer van Azure Machine Learning-gegevenslabelprojecten. Maak een gegevenslabelproject voor het labelen van afbeeldingen of tekstlabels. Machine Learning ondersteunt projecten voor gegevenslabels voor afbeeldingsclassificatie, meerdere labels of meerdere klassen, en objectidentificatie samen met gebonden vakken.

Vereisten

• Een Azure-abonnement. Als u nog geen abonnement op Azure hebt, maakt u een gratis account aan voordat u begint.
• De Azure Machine Learning SDK voor Python of toegang tot Azure Machine Learning-studio.
• Een Machine Learning-werkruimte. Zie Werkruimtebronnen maken.
• Toegang tot een Azure Machine Learning-gegevenslabelproject. Als u geen labelproject hebt, maakt u er eerst een voor afbeeldingslabels of tekstlabels.

Gegevenslabels exporteren

Wanneer u een gegevenslabelproject voltooit, kunt u de labelgegevens exporteren uit een labelproject. Hierdoor kunt u zowel de verwijzing naar de gegevens als de bijbehorende labels vastleggen en deze exporteren in COCO-indeling of als een Azure Machine Learning-gegevensset.

Gebruik de knop Exporteren op de pagina Projectdetails van het labelproject.

COCO

Het COCO-bestand wordt gemaakt in de Blob-standaardopslag van de Azure Machine Learning-werkruimte in een map binnen export/coco.

Azure Machine Learning-gegevensset

U hebt toegang tot de geëxporteerde Azure Machine Learning-gegevensset in de sectie Gegevenssets van uw Azure Machine Learning-studio. De pagina Details van de gegevensset bevat ook voorbeeldcode voor toegang tot uw labels vanuit Python.

Gelabelde gegevenssets verkennen via pandas-dataframe

Laad uw gelabelde gegevenssets in een pandas-dataframe om populaire opensource-bibliotheken te gebruiken voor gegevensverkenning met de to_pandas_dataframe() methode uit de azureml-dataprep klasse.

Installeer de klasse met de volgende shell-opdracht:

pip install azureml-dataprep

In de volgende code is de animal_labels gegevensset de uitvoer van een labelproject dat eerder in de werkruimte is opgeslagen. De geëxporteerde gegevensset is een TabularDataset.

VAN TOEPASSING OP:Azure Machine Learning SDK v1 voor Python

import azureml.core
from azureml.core import Dataset, Workspace

# get animal_labels dataset from the workspace
animal_labels = Dataset.get_by_name(workspace, 'animal_labels')
animal_pd = animal_labels.to_pandas_dataframe()

Volgende stappen

• Informatie over Modellen voor de classificatie van afbeeldingen trainen in Azure
• AutoML instellen om Computer Vision-modellen te trainen met Python