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neptune_ml의 기능 필드

속성 값과 RDF 리터럴은 다양한 형식과 데이터 유형으로 제공됩니다. 기계 학습에서 우수한 성능을 달성하려면 이러한 값을 특성이라고 하는 수치 인코딩으로 변환해야 합니다.

Neptune ML은 Neptune ML의 특성 인코딩에 설명된 대로 데이터 내보내기 및 데이터 처리 단계의 일부로 특성 추출 및 인코딩을 수행합니다.

속성 그래프 데이터 세트의 경우 내보내기 프로세스는 문자열 속성과 여러 값이 포함된 숫자 속성에 대한 auto 특성을 자동으로 유추합니다. 단일 값을 포함하는 숫자 속성의 경우 numerical 특성을 유추합니다. 날짜 속성의 경우 datetime 특성을 유추합니다.

자동 추론 기능 사양을 재정의하거나 속성에 대한 버킷 숫자, TF- IDF FastText또는 SBERT 사양을 추가하려면 기능 필드를 사용하여 기능 인코딩을 제어할 수 있습니다.

자유 형식 텍스트의 경우 Neptune ML은 여러 가지 모델을 사용하여 문자열 속성값의 토큰 시퀀스를 고정 크기의 실수 값 벡터로 변환할 수 있습니다.

features 필드에는 노드 속성 기능의 JSON 배열이 포함되어 있습니다. 배열의 객체에는 다음과 같은 필드가 포함될 수 있습니다.

기능의 노드 필드

node 필드는 특성 버텍스의 속성 그래프 레이블을 지정합니다. 예:

  "node": "Person"

버텍스에 레이블이 여러 개 있는 경우 배열을 사용하여 레이블을 포함하세요. 예:

  "node": ["Admin", "Person"]

기능의 엣지 필드

edge 필드는 특성 엣지의 엣지 유형을 지정합니다. 엣지 유형은 소스 버텍스의 속성 그래프 레이블, 엣지의 속성 그래프 레이블, 대상 버텍스의 속성 그래프 레이블을 포함하는 배열로 구성됩니다. 엣지 특성을 지정할 때는 세 값을 모두 제공해야 합니다. 예:

  "edge": ["User", "reviewed", "Movie"]

엣지 유형의 소스 또는 대상 버텍스에 레이블이 여러 개 있는 경우 다른 배열을 사용하여 레이블을 포함하세요. 예:

  "edge": [["Admin", "Person"]. "edited", "Post"]

기능의 속성 필드

속성 파라미터를 사용하여 node 파라미터로 식별되는 버텍스의 속성을 지정합니다. 예:

  "property" : "age"

기능에 대한 유형 필드의 가능한 값

type 파라미터는 정의되는 특성 유형을 지정합니다. 예:

  "type": "bucket_numerical"

표준 필드

이 필드는 숫자 특성에 필요합니다. 숫자 값에 사용할 정규화 메서드를 지정합니다.

"norm": "min-max"

다음과 같은 정규화 메서드가 지원됩니다.

Neptune ML의 수치적 특성을 참조하세요.

언어 필드

언어 필드는 텍스트 속성값에 사용되는 언어를 지정합니다. 사용법은 텍스트 인코딩 메서드에 따라 달라집니다.

max_length 필드

max_length 필드는 text_fasttext 특성의 경우 선택 사항이며, 입력 텍스트 특성에서 인코딩될 최대 토큰 수를 지정합니다. max_length보다 긴 입력 텍스트는 잘립니다. 예를 들어, max_length를 128로 설정하면 텍스트 시퀀스에서 128번째 이후의 모든 토큰은 무시됩니다.

"max_length": 128

구분자 필드

이 필드는 category, numerical 및 auto 특성과 함께 필요에 따라 사용됩니다. 속성값을 여러 범주형 값 또는 숫자 값으로 분할하는 데 사용할 수 있는 문자를 지정합니다.

"separator": ";"

속성이 단일 문자열에 구분된 여러 값(예: "Actor;Director" 또는 "0.1;0.2")을 저장하는 경우에만 separator 필드를 사용하세요.

범주별 특성, 수치적 특성 및 자동 인코딩 단원을 참조하세요.

범위 필드

이 필드는 bucket_numerical 특성에 필요합니다. 버킷으로 나눌 숫자 값의 범위를 다음과 같은 [lower-bound, upper-bound] 형식으로 지정합니다.

"range" : [20, 100]

속성값이 하한값보다 작으면 첫 번째 버킷에 할당되고, 상한값보다 크면 마지막 버킷에 할당됩니다.

Neptune ML의 버킷 수치 특성을 참조하세요.

버킷_cnt 필드

이 필드는 bucket_numerical 특성에 필요합니다. range 파라미터로 정의된 숫자 범위를 다음과 같이 나누어야 하는 버킷 수를 지정합니다.

"bucket_cnt": 10

Neptune ML의 버킷 수치 특성을 참조하세요.

slide_window_size 필드

이 필드는 bucket_numerical 특성과 함께 필요에 따라 사용되어 2개 이상의 버킷에 값을 할당합니다.

"slide_window_size": 5

슬라이드 창은 Neptune ML이 창 크기(s)를 가져와 속성의 각 숫자 값 v를 v - s/2 ~ v + s/2 까지의 범위로 변환하며 작동합니다. 그런 다음 범위가 겹치는 모든 버킷에 값이 할당됩니다.

Neptune ML의 버킷 수치 특성을 참조하세요.

imputer 필드

이 필드는 numerical 및 bucket_numerical 특성과 함께 필요에 따라 사용되어 누락된 값을 채우기 위한 대체 기법을 제공합니다.

"imputer": "mean"

지원되는 대체 기법은 다음과 같습니다.

Imputer 파라미터를 포함하지 않는 경우 누락된 값이 발견되면 데이터 사전 처리가 중단되고 종료됩니다.

Neptune ML의 수치적 특성 및 Neptune ML의 버킷 수치 특성 단원을 참조하세요.

max_features 필드

이 필드는 text_tfidf 특성별로 필요에 따라 사용되어 인코딩할 용어의 최대 개수를 지정합니다.

"max_features": 100

100으로 설정하면 TF-IDF 벡터라이저가 가장 일반적인 100개의 용어만 인코딩합니다. max_features를 포함하지 않는 경우의 기본값은 5,000입니다.

Neptune ML의 텍스트 특성에 대한 TF-IDF 인코딩을 참조하세요.

min_df 필드

이 필드는 text_tfidf 특성별로 필요에 따라 사용되어 인코딩할 용어의 최소 문서 빈도를 지정합니다.

"min_df": 5

5로 설정한 경우 용어가 인코딩되려면 5개 이상의 서로 다른 속성값에 나타나야 합니다.

min_df 파라미터를 포함하지 않는 경우의 기본값은 2입니다.

Neptune ML의 텍스트 특성에 대한 TF-IDF 인코딩을 참조하세요.

ngram_range 필드

이 필드는 text_tfidf 특성별로 필요에 따라 사용되어 인코딩할 수 있는 개별 용어로 간주해야 하는 단어 또는 토큰의 크기 시퀀스를 지정합니다.

"ngram_range": [2, 4]

[2, 4] 값은 2, 3, 4단어 시퀀스를 잠재적 개별 용어로 간주하도록 지정합니다.

ngram_range를 명시적으로 설정하지 않으면 기본값은 [1, 1]이며, 이는 단일 단어나 토큰만 인코딩할 용어로 간주된다는 것을 의미합니다.

Neptune ML의 텍스트 특성에 대한 TF-IDF 인코딩을 참조하세요.

datetime_parts 필드

이 필드는 datetime 특성에서 필요에 따라 날짜/시간 값 중 범주별로 인코딩할 부분을 지정하는 데 사용됩니다.

"datetime_parts": ["weekday", "hour"]

datetime_parts를 포함하지 않는 경우 기본적으로 Neptune ML은 날짜/시간 값의 연도, 월, 요일 및 시간 부분을 인코딩합니다. ["weekday", "hour"] 값은 날짜/시간 값의 요일 및 시간만 특성에서 범주별로 인코딩해야 함을 나타냅니다.

훈련 세트에서 부분 중 하나에 고유 값이 2개 이상 없는 경우 인코딩되지 않습니다.

Neptune ML의 날짜/시간 특성을(를) 참조하세요.