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APIの返り値（学習）
AIモデルの学習を APIで行った際のレスポンス（返り値）です。
※MatrixFlowで学習を行った後に表示される学習の結果ではありません。
■レスポンスのデータ形式
| 項目 | 値と説明 |
|---|---|
| MIMEタイプ | application/json |
| 文字コード | Unicode（UTF-8） |
■レスポンスの値
実行する機能やデータの種類によって出力フィールドが異なります。
また、フィールドの出力順は実行環境によって異なります。
▶学習を実行
＜画像データ以外の場合＞
数値データの分類、回帰、時系列解析、文書データの分類、ベクトル化が該当します。
| フィールド_0 | フィールド_1 | フィールド_2 | 説明 |
|---|---|---|---|
| job_id | MatrixFlow内部で自動付与する、学習処理の識別ID | ||
| data_name | 学習に使用したデータセット名 | ||
| train_config | learning_rate | 学習率：null | |
| batch_size | バッチサイズ：null | ||
| epoch | エポック数：null | ||
| data | ratio | テストデータ比率 デフォルト値 “0.1” |
|
| predictionColumn | 予測する列名：配列 | ||
| inputColumns | 学習に使用する列名：配列 | ||
| saver | 評価間隔：null | ||
| edaRecipe | id | レシピID | |
| accountId | アカウントID |
＜画像データの場合＞
画像データの分類、ベクトル化、次元圧縮のみ該当します。
| フィールド_0 | フィールド_1 | フィールド_2 | 説明 |
|---|---|---|---|
| job_id | MatrixFlow内部で自動付与する、学習処理の識別ID | ||
| data_name | 学習に使用したデータセット名 | ||
| train_config | learning_rate | 学習率 デフォルト値 “0.0001” |
|
| batch_size | バッチサイズ デフォルト値 “64” |
||
| epoch | エポック数 デフォルト値 “5” |
||
| data | ratio | テストデータ比率 デフォルト値 “0.01” |
|
| predictionColumn | 予測する列名：null | ||
| inputColumns | 学習に使用する列名：配列のnull | ||
| saver | evaluate_every.train | 評価間隔（学習データ） デフォルト値 “10” |
|
| evaluate_every.test | 評価間隔（テストデータ） デフォルト値 “30” |
||
| num_checkpoints | システム内部で使用 固定値 “5” |
||
| edaRecipe | null |
▶学習の進行状況を取得
| フィールド_0 | 説明 |
|---|---|
| status | 学習の進行状況（次のいずれか） ・SUBMITTED: 処理の開始 ・PENDING: 学習環境を構築中 ・RUNNABLE: 実行開始前 ・STARTING: 学習を開始 ・RUNNING: 学習中 ・SUCCEEDED: 学習成功 ・FAILED: 学習失敗 |
| n_iter | 学習の施行回数 |
| cur_iter | 終了した学習の回数 |
| n_prediction_column | 設定した予測する列の数 |
| cur_prediction_column | 学習が終わった予測する列の数 |
| generated_trained_ai_id_list | 保存した学習済みAIのID：配列 |
▶学習を中止
| フィールド_0 | 説明 |
|---|---|
| job_id | 中止した学習処理の識別ID （識別IDは学習開始時にMatrixFlow内部で自動付与される） |