Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Il campo targets in un oggetto neptune\_ml Il campo `targets` in una configurazione di esportazione dei dati di addestramento JSON contiene un array di oggetti di destinazione che specificano un'attività di addestramento e le etichette della classe machine-learning per l'addestramento di questa attività. Il contenuto degli oggetti di destinazione varia a seconda che l'addestramento venga eseguito su dati del grafo delle proprietà o su dati RDF. Per le attività di classificazione e regressione dei nodi del grafo delle proprietà, gli oggetti di destinazione nell'array avranno l'aspetto seguente: ``` { "node": "{{(node property-graph label)}}", "property": "{{(property name)}}", "type" : "{{(used to specify classification or regression)}}", "split_rate": [0.8,0.2,0.0], "separator": "," } ``` Per le attività di classificazione, regressione o previsione dei collegamenti degli archi del grafo delle proprietà, gli oggetti di destinazione nell'array avranno l'aspetto seguente: ``` { "edge": "{{(edge property-graph label)}}", "property": "{{(property name)}}", "type" : "{{(used to specify classification, regression or link_prediction)}}", "split_rate": [0.8,0.2,0.0], "separator": "," } ``` Per le attività di classificazione e regressione RDF, gli oggetti di destinazione nell'array avranno l'aspetto seguente: ``` { "node": "{{(node type of an RDF node)}}", "predicate": "{{(predicate IRI)}}", "type" : "{{(used to specify classification or regression)}}", "split_rate": [0.8,0.2,0.0] } ``` Per le attività di previsione dei collegamenti RDF, gli oggetti di destinazione nell'array avranno l'aspetto seguente: ``` { "subject": "{{(source node type of an edge)}}", "predicate": "{{(relation type of an edge)}}", "object": "{{(destination node type of an edge)}}", "type" : "link_prediction", "split_rate": [0.8,0.2,0.0] } ``` Gli oggetti di destinazione possono contenere i seguenti campi: **Contents** + [Campi di destinazione del grafo delle proprietà](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets) + [nodo](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-node) + [edge](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-edge) + [property](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-property) + [tipo](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-type) + [split\_rate](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-split_rate) + [separator](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-separator) + [Campi di destinazione RDF](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets) + [nodo](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets-node) + [subject](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets-subject) + [predicate](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets-predicate) + [oggetto](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets-object) + [tipo](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets-type) + [split\_rate](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets-split_rate) ## Campi in un oggetto di destinazione del grafo delle proprietà ### Il campo nodo (vertice) in un oggetto bersaglio Etichetta del grafo delle proprietà di un nodo di destinazione (vertice). Un oggetto di destinazione deve contenere un elemento `node` o un elemento `edge`, ma non entrambi. Un oggetto `node` accetta un singolo valore, come questo: ``` "node": "Movie" ``` Oppure, nel caso di un vertice con più etichette, può accettare un array di valori, come questo: ``` "node": ["Content", "Movie"] ``` ### Il campo del bordo in un oggetto bersaglio del grafico delle proprietà Specifica un arco di destinazione mediante le etichette del nodo iniziale, la propria etichetta e le etichette del nodo finale. Un oggetto di destinazione deve contenere un elemento `edge` o un elemento `node`, ma non entrambi. Il valore di un campo `edge` è un array JSON di tre stringhe che rappresentano le etichette del grafo delle proprietà del nodo iniziale, l'etichetta del grafo delle proprietà dell'arco stesso e le etichette del grafo delle proprietà del nodo finale, in questo modo: ``` "edge": ["Person_A", "knows", "Person_B"] ``` Se il nodo and/or finale del nodo iniziale ha più etichette, racchiudile in un array, in questo modo: ``` "edge": [ ["Admin", Person_A"], "knows", ["Admin", "Person_B"] ] ``` ### Il campo delle proprietà in un oggetto target del grafo delle proprietà Specifica una proprietà del vertice o dell'arco di destinazione, in questo modo: ``` "property" : "rating" ``` Questo campo è obbligatorio, tranne quando l'attività di destinazione è la previsione dei collegamenti. ### Il campo di tipo in un oggetto di destinazione del grafico delle proprietà Indica il tipo di attività di destinazione da eseguire su `node` o `edge`, in questo modo: ``` "type" : "regression" ``` I tipi di attività supportati per i nodi sono: + `classification` + `regression` I tipi di attività supportati per gli archi sono: + `classification` + `regression` + `link_prediction` Questo campo è obbligatorio. ### Il campo split\_rate in un oggetto target del grafo delle proprietà (*Facoltativo*): una stima delle proporzioni di nodi o archi che verranno utilizzate rispettivamente nelle fasi di addestramento, convalida e test. Queste proporzioni sono rappresentate da un array JSON di tre numeri compresi tra zero e uno che si sommano a uno: ``` "split_rate": [0.7, 0.1, 0.2] ``` Se non si fornisce il `split_rate` campo opzionale, il valore stimato predefinito è `[0.9, 0.1, 0.0]` per le attività di classificazione e regressione e per le attività di previsione dei collegamenti. `[0.9,0.05, 0.05]` ### Il campo separatore in un oggetto di destinazione del grafico delle proprietà (*Facoltativo*): utilizzato con un'attività di classificazione. Il campo `separator` specifica un carattere utilizzato per suddividere il valore di una proprietà di destinazione in più valori categoriali quando viene utilizzato per archiviare più valori di categoria in una stringa. Esempio: ``` "separator": "|" ``` La presenza di un campo `separator` indica che l'attività è un'attività di classificazione con più destinazioni. ## Campi in un oggetto di destinazione RDF ### Il campo del nodo in un oggetto target RDF Definisce il tipo di nodo dei nodi di destinazione. Utilizzato con attività di classificazione dei nodi o attività di regressione dei nodi. Il tipo di nodo di un nodo in RDF è definito da: ``` node_id, , node_type ``` Un oggetto `node` RDF accetta solo un singolo valore, come questo: ``` "node": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie" ``` ### Il campo oggetto in un oggetto target RDF Per le attività di previsione dei collegamenti, `subject` definisce il tipo di nodo di origine degli archi di destinazione. ``` "subject": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Director" ``` **Nota** Per le attività di previsione dei collegamenti, `subject` deve essere utilizzato insieme a `predicate` e `object`. Se uno di questi tre elementi non viene specificato, tutti gli archi vengono considerati come destinazione dell'addestramento. ### Il campo del predicato in un oggetto target RDF Per le attività di classificazione e regressione dei nodi, `predicate` definisce quali dati letterali vengono utilizzati come funzionalità del nodo di destinazione di un nodo di destinazione. ``` "predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/genre" ``` **Nota** Se i nodi di destinazione hanno un solo predicato che definisce la funzionalità del nodo di destinazione, il campo `predicate` può essere omesso. Per le attività di previsione dei collegamenti, `predicate` definisce il tipo di nodo di relazione degli archi di destinazione. ``` "predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/direct" ``` **Nota** Per le attività di previsione dei collegamenti, `predicate` deve essere utilizzato insieme a `subject` e `object`. Se uno di questi tre elementi non viene specificato, tutti gli archi vengono considerati come destinazione dell'addestramento. ### Il campo oggetto in un oggetto target RDF Per le attività di previsione dei collegamenti, `object` definisce il tipo di nodo di destinazione degli archi di destinazione: ``` "object": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie" ``` **Nota** Per le attività di previsione dei collegamenti, `object` deve essere utilizzato insieme a `subject` e `predicate`. Se uno di questi tre elementi non viene specificato, tutti gli archi vengono considerati come destinazione dell'addestramento. ### Il campo di tipo in un oggetto di destinazione RDF Indica il tipo di attività di destinazione da eseguire, in questo modo: ``` "type" : "regression" ``` I tipi di attività supportati per i dati RDF sono: + `link_prediction` + `classification` + `regression` Questo campo è obbligatorio. ### Campo `split_rate` in un oggetto di destinazione del grafo delle proprietà (*Facoltativo*): una stima delle proporzioni di nodi o archi che verranno utilizzate rispettivamente nelle fasi di addestramento, convalida e test. Queste proporzioni sono rappresentate da un array JSON di tre numeri compresi tra zero e uno che si sommano a uno: ``` "split_rate": [0.7, 0.1, 0.2] ``` Se non si specifica il campo `split_rate` facoltativo, il valore stimato predefinito è `[0.9, 0.1, 0.0]`.