TaskType type

Определяет значения для TaskType.
KnownTaskType можно использовать взаимозаменяемо с TaskType, этот перечисление содержит известные значения, поддерживаемые службой.

Известные значения, поддерживаемые службой

классификации: классификация в машинном обучении и статистике — это защищенный подход к обучению, в котором компьютерная программа учится на основе данных, предоставленных ему, и делает новые наблюдения или классификации.
регрессии: регрессия означает прогнозирование значения с помощью входных данных. Модели регрессии используются для прогнозирования непрерывного значения.
прогнозирование. Прогнозирование — это специальная задача регрессии, которая занимается данными временных рядов и создает модель прогнозирования, которую можно использовать для прогнозирования ближайших будущих значений на основе входных данных.
ImageClassification: классификация изображений. Классификация изображений с несколькими классами используется, если изображение классифицируется только одной меткой из набора классов, например каждый образ классифицируется как изображение "cat" или "собака" или "утка".
ImageClassificationMultilabel: классификация изображений с несколькими меткой. Классификация изображений с несколькими метками используется, если изображение может иметь одну или несколько меток из набора меток, например изображение может быть помечено как cat, так и "собака".
ImageObjectDetection: обнаружение объектов изображения. Обнаружение объектов используется для идентификации объектов в изображении и поиска каждого объекта с ограничивающим полем, например, поиск всех собак и кошек на изображении и рисование ограничивающего прямоугольника вокруг каждого.
ImageInstanceSegmentation: сегментация экземпляра образа. Сегментация экземпляров используется для идентификации объектов на изображении на уровне пикселей, рисуя многоугольник вокруг каждого объекта на изображении.
TextClassification: классификация текста (также известная как классификация текста или классификация текста) — это процесс сортировки текста в категории. Категории являются взаимоисключающими.
TextClassificationMultilabel: задача классификации с несколькими метками назначает каждому образцу группу (ноль или больше) целевых меток.
TextNER: распознавание именованных сущностей текста a.k.a. TextNER. Распознавание именованных сущностей (NER) — это возможность принимать текст свободной формы и определять вхождения сущностей, таких как люди, расположения, организации и многое другое.