本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 機器學習 API
機器學習

機器學習 API 說明機器學習資料類型，包含建立、刪除或更新轉換或啟動機器學習任務執行的 API。

## 資料類型
 —  data types  —
+ [TransformParameters 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformParameters)
+ [EvaluationMetrics 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-EvaluationMetrics)
+ [MLTransform 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-MLTransform)
+ [FindMatchesParameters 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-FindMatchesParameters)
+ [FindMatchesMetrics 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-FindMatchesMetrics)
+ [ConfusionMatrix 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-ConfusionMatrix)
+ [GlueTable 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-GlueTable)
+ [TaskRun 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-TaskRun)
+ [TransformFilterCriteria 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformFilterCriteria)
+ [TransformSortCriteria 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformSortCriteria)
+ [TaskRunFilterCriteria 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-TaskRunFilterCriteria)
+ [TaskRunSortCriteria 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-TaskRunSortCriteria)
+ [TaskRunProperties 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-TaskRunProperties)
+ [FindMatchesTaskRunProperties 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-FindMatchesTaskRunProperties)
+ [ImportLabelsTaskRunProperties 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-ImportLabelsTaskRunProperties)
+ [ExportLabelsTaskRunProperties 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-ExportLabelsTaskRunProperties)
+ [LabelingSetGenerationTaskRunProperties 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-LabelingSetGenerationTaskRunProperties)
+ [SchemaColumn 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-SchemaColumn)
+ [TransformEncryption 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformEncryption)
+ [MLUserDataEncryption 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-MLUserDataEncryption)
+ [ColumnImportance 結構](#aws-glue-api-machine-learning-api-ColumnImportance)

## TransformParameters 結構
TransformParameters

與機器學習轉換相關聯的演算法特定參數。

**欄位**
+ `TransformType` – *必要：*UTF-8 字串 (有效值：`FIND_MATCHES`)。

  機器學習轉換的類型。

  如需機器學習轉換類型的資訊，請參閱[建立機器學習轉換](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-job-machine-learning-transform.html)。
+ `FindMatchesParameters` – [FindMatchesParameters](#aws-glue-api-machine-learning-api-FindMatchesParameters) 物件。

  find matches 演算法的參數。

## EvaluationMetrics 結構
EvaluationMetrics

評估指標會提供機器學習轉換品質的預估值。

**欄位**
+ `TransformType` – *必要：*UTF-8 字串 (有效值：`FIND_MATCHES`)。

  機器學習轉換的類型。
+ `FindMatchesMetrics` – [FindMatchesMetrics](#aws-glue-api-machine-learning-api-FindMatchesMetrics) 物件。

  find matches 演算法的評估指標。

## MLTransform 結構
MLTransform

機器學習轉換的結構。

**欄位**
+ `TransformId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  針對機器學習轉換產生的唯一轉換 ID。此 ID 保證是唯一的，且不會變更。
+ `Name` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  機器學習轉換的使用者定義名稱。名稱不保證唯一，且可隨時變更。
+ `Description` – 描述字串，長度不可超過 2048 個位元組，需符合[URI address multi-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-uri)。

  機器學習轉換的使用者定義描述長文。描述不保證唯一，且可隨時變更。
+ `Status` – UTF-8 字串 (有效值：`NOT_READY` \$1 `READY` \$1 `DELETING`)。

  機器學習轉換目前的狀態。
+ `CreatedOn` – 時間戳記。

  時間戳記。此機器學習轉換建立的時間和日期。
+ `LastModifiedOn` – 時間戳記。

  時間戳記。此機器學習轉換最後一次修改的時間點。
+ `InputRecordTables` – 一個 [GlueTable](#aws-glue-api-machine-learning-api-GlueTable) 物件陣列，不可超過 10 個結構。

  轉換所使用的 AWS Glue 資料表定義清單。
+ `Parameters` – [TransformParameters](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformParameters) 物件。

  `TransformParameters` 物件。您可以透過指定學習資料和各種權衡的偏好設定 (如精確率與回收率，或準確性與成本)，使用參數來調整 (自訂) 機器學習轉換的行為。
+ `EvaluationMetrics` – [EvaluationMetrics](#aws-glue-api-machine-learning-api-EvaluationMetrics) 物件。

  `EvaluationMetrics` 物件。評估指標會提供機器學習轉換品質的預估值。
+ `LabelCount` – 數字 (整數)。

  為此 AWS Glue 轉換產生的標記檔案的計數識別符。當您建立更佳的轉換時，您就可以反覆下載、標記和上傳標記檔案。
+ `Schema` – 一個 [SchemaColumn](#aws-glue-api-machine-learning-api-SchemaColumn) 物件陣列，不可超過 100 個結構。

  表示欄和資料類型的鍵/值對映射，可以執行此轉換。已有 100 個欄的上限。
+ `Role` – UTF-8 字串。

  IAM 角色的名稱或 Amazon Resource Name (ARN) 與所需的許可。所需的許可包括 AWS Glue 資源 AWS Glue 的服務角色許可，以及轉換所需的 Amazon S3 許可。
  + 此角色需要 AWS Glue 服務角色許可，才能允許存取其中的資源 AWS Glue。請參閱[連接政策到存取 AWS Glue的 IAM 使用者](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/attach-policy-iam-user.html)。
  + 此角色需要此轉換任務回合所用的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 來源、目標、暫時目錄、指令碼和任何程式庫的許可。
+ `GlueVersion` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Custom string pattern #48](aws-glue-api-common.md#regex_48)。

  此值會決定 AWS Glue 此機器學習轉換的相容版本。Glue 1.0 是建議大多數客戶使用的版本。如果未設定此值，Glue 相容性預設為 Glue 0.9。如需詳細資訊，請參閱開發人員指南中的 [AWS Glue 版本](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/release-notes.html#release-notes-versions)。
+ `MaxCapacity` – 數字 (雙位數)。

  分配給此轉換之任務執行的 AWS Glue 資料處理單位 (DPUs) 數量。您可以分配從 2 到 100 個 DPU，預設值為 10。DPU 是處理能力的相對測量，包含 4 個 vCPUs的運算容量和 16 GB 的記憶體。如需詳細資訊，請參閱 [AWS Glue 定價頁面](https://aws.amazon.com/glue/pricing/)。

  `MaxCapacity` 是 `NumberOfWorkers` 和 `WorkerType` 的互斥選項。
  + 如果設定 `NumberOfWorkers` 或 `WorkerType`，則無法設定 `MaxCapacity`。
  + 如果設定 `MaxCapacity`，則無法設定 `NumberOfWorkers` 或 `WorkerType`。
  + 如果設定 `WorkerType`，則 `NumberOfWorkers` 為必要 (反之亦然)。
  + `MaxCapacity` 和 `NumberOfWorkers` 都必須至少為 1。

  如果 `WorkerType` 欄位設成 `Standard` 以外的值，就會自動設定 `MaxCapacity` 欄位並且變成唯讀。
+ `WorkerType` – UTF-8 字串 (有效值：`Standard=""` \$1 `G.1X=""` \$1 `G.2X=""` \$1 `G.025X=""` \$1 `G.4X=""` \$1 `G.8X=""` \$1 `Z.2X=""`)。

  此轉換執行任務時所配置的預先定義工作者類型。可接受值為標準、G.1X 或 G.2X
  + 用於 `Standard` 工作者類型時，每個工作者提供 4 個 vCPU、16 GB 的記憶體和 50 GB 磁碟，以及每個工作者 2 個執行器。
  + 用於 `G.1X` 工作者類型時，每個工作者提供 4 個 vCPU、16 GB 的記憶體和 64 GB 磁碟，以及每個工作者 1 個執行器。
  + 用於 `G.2X` 工作者類型時，每個工作者提供 8 個 vCPU、32 GB 的記憶體和 128 GB 磁碟，以及每個工作者 1 個執行器。

  `MaxCapacity` 是 `NumberOfWorkers` 和 `WorkerType` 的互斥選項。
  + 如果設定 `NumberOfWorkers` 或 `WorkerType`，則無法設定 `MaxCapacity`。
  + 如果設定 `MaxCapacity`，則無法設定 `NumberOfWorkers` 或 `WorkerType`。
  + 如果設定 `WorkerType`，則 `NumberOfWorkers` 為必要 (反之亦然)。
  + `MaxCapacity` 和 `NumberOfWorkers` 都必須至少為 1。
+ `NumberOfWorkers` – 數字 (整數)。

  轉換執行任務時所配置的已定義 `workerType` 工作者數量。

  如果設定 `WorkerType`，則 `NumberOfWorkers` 為必要 (反之亦然)。
+ `Timeout` – 數字 (整數)，至少為 1。

  機器學習轉換的逾時，以分鐘計。
+ `MaxRetries` – 數字 (整數)。

  機器學習轉換 `MLTaskRun` 失敗後的重試次數上限。
+ `TransformEncryption` – [TransformEncryption](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformEncryption) 物件。

  適用於存取使用者資料的轉換的靜態加密設定。機器學習轉換可以使用 KMS 存取 Amazon S3 中加密的使用者資料。

## FindMatchesParameters 結構
FindMatchesParameters

設定 find matches 轉換的參數。

**欄位**
+ `PrimaryKeyColumnName` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 1024 個位元組，需符合 [Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  唯一識別來源資料表中資料列的欄名。用於協助識別相符的記錄。
+ `PrecisionRecallTradeoff` – 數字 (double)，不可大於 1.0。

  調校轉換以取得精確率與回收率平衡時所選取的值。值為 0.5 表示無偏好；值為 1.0 表示專門針對精確率的偏差；值為 0.0 表示針對回收率的偏差。因為這是一種權衡，選擇接近 1.0 的值表示非常低的回收率，選擇接近 0.0 的值則會得到非常低的精確率。

  精確率指標指出模型預測相符項目時的正確頻率。

  回收率指標表示針對實際比對，模型預測相符項目的頻率。
+ `AccuracyCostTradeoff` – 數字 (double)，不可大於 1.0。

  調校轉換以取得準確性與成本平衡時所選取的值。值為 0.5 表示系統持平考量準確性與成本。值為 1.0 表示專門針對準確性的偏差，這通常會導致較高的成本，有時會非常高。值為 0.0 表示專門針對成本的偏差，這會導致低準確性的 `FindMatches` 轉換，有時是無法接受的準確性。

  Accuracy (準確性) 會測量轉換找到真肯定和真否定的效果有多好。提高正確性需要更多的機器資源和成本。但也會增加回收率。

  成本會測量執行轉換要消耗多少運算資源上，以此計算出金額。
+ `EnforceProvidedLabels` – 布林值。

  值，開啟或關閉以強制輸出符合使用者提供的標籤。如果此值為 `True`，則 `find matches` 轉換會強制輸出符合提供的標籤。結果會覆寫正常的合併結果。如果此值為 `False`，則 `find matches` 轉換不確保遵守所有提供的標籤，結果會倚賴訓練過的模型。

  請注意，將此值設定為 true 可能會增加合併執行的時間。

## FindMatchesMetrics 結構
FindMatchesMetrics

find matches 演算法的評估指標。測量機器學習轉換品質的方式，是讓您的轉換預測一些相符項目，並比較此結果與相同資料集的已知相符項目。品質指標是以您的部分資料為基礎，所以不精確。

**欄位**
+ `AreaUnderPRCurve` – 數字 (double)，不可大於 1.0。

  在精確率/回收率曲線 (AUPRC) 下的區域是測量轉換整體品質的單一數字，與精確率與回收率的選擇無關。較高的值表示您有較具吸引力的精確率與回收率權衡。

  如需詳細資訊，請參閱 Wikipedia 中的 [Precision and recall](https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall)。
+ `Precision` – 數字 (double)，不可大於 1.0。

  精確率指標指出轉換預測相符項目的正確頻率。尤其，它會測量轉換從真陽性總可能性中找出真陽性的效果有多好。

  如需詳細資訊，請參閱 Wikipedia 中的 [Precision and recall](https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall)。
+ `Recall` – 數字 (double)，不可大於 1.0。

  回收率指標表示針對實際比對，轉換預測相符項目的頻率。尤其，它會測量轉換從來源資料總記錄中找出真陽性的效果有多好。

  如需詳細資訊，請參閱 Wikipedia 中的 [Precision and recall](https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall)。
+ `F1` – 數字 (double)，不可大於 1.0。

  F1 指標上限指出轉換的準確性介於 0 和 1 之間，其中 1 為最佳準確性。

  如需詳細資訊，請參閱 Wikipedia 中的 [F1 score](https://en.wikipedia.org/wiki/F1_score)。
+ `ConfusionMatrix` – [ConfusionMatrix](#aws-glue-api-machine-learning-api-ConfusionMatrix) 物件。

  混淆矩陣會顯示轉換準確預測的內容及其產生的錯誤類型。

  如需詳細資訊，請參閱 Wikipedia 的 [Confusion matrix](https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix)。
+ `ColumnImportances` – 一個 [ColumnImportance](#aws-glue-api-machine-learning-api-ColumnImportance) 物件陣列，不可超過 100 個結構。

  `ColumnImportance` 結構的清單，包含欄重要性指標，依重要性遞減順序排序。

## ConfusionMatrix 結構
ConfusionMatrix

混淆矩陣會顯示轉換準確預測的內容及其產生的錯誤類型。

如需詳細資訊，請參閱 Wikipedia 的 [Confusion matrix](https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix)。

**欄位**
+ `NumTruePositives` – 數字 (long)。

  在您轉換的混淆矩陣中，轉換在資料中正確找到的相符項目數量。
+ `NumFalsePositives` – 數字 (long)。

  在您轉換的混淆矩陣中，轉換在資料中誤分類為相符項目的非相符項目數量。
+ `NumTrueNegatives` – 數字 (long)。

  在您轉換的混淆矩陣中，轉換在資料中正確拒絕的非相符項目數量。
+ `NumFalseNegatives` – 數字 (long)。

  在您轉換的混淆矩陣中，轉換在資料中沒找到的相符項目數量。

## GlueTable 結構
GlueTable

中 AWS Glue Data Catalog 用於輸入或輸出資料的資料庫和資料表。

**欄位**
+ `DatabaseName` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

   AWS Glue Data Catalog中的資料庫名稱。
+ `TableName` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

   AWS Glue Data Catalog中的資料表名稱。
+ `CatalogId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

   AWS Glue Data Catalog的唯一識別符。
+ `ConnectionName` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  連至 AWS Glue Data Catalog的連線名稱。
+ `AdditionalOptions` – 金鑰值對的映射陣列，不少於 1 對，也不可大於 10 對。

  每個金鑰都是 UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  每個值都是描述字串，長度不可超過 2048 個位元組，且需符合 [URI address multi-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-uri)。

  資料表的其他選項。目前支援兩個金鑰：
  + `pushDownPredicate`：篩選分割區，而無需列出和讀取資料集中的所有檔案。
  + `catalogPartitionPredicate`：使用 AWS Glue Data Catalog中的分割區索引以進行伺服器端分割區清理。

## TaskRun 結構
TaskRun

與機器學習轉換相關聯的取樣參數。

**欄位**
+ `TransformId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  轉換的唯一識別符。
+ `TaskRunId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  此任務回合的唯一識別符。
+ `Status` – UTF-8 字串 (有效值：`RUNNING` \$1 `FINISHED` \$1 `FAILED` \$1 `PENDING_EXECUTION` \$1 `TIMED_OUT` \$1 `CANCELING` \$1 `CANCELED` \$1 `RECEIVED_BY_TASKRUNNER`)。

  請求任務回合目前的狀態。
+ `LogGroupName` – UTF-8 字串。

  與此任務回合相關聯的安全記錄日誌群組名稱。
+ `Properties` – [TaskRunProperties](#aws-glue-api-machine-learning-api-TaskRunProperties) 物件。

  指定與此任務回合相關聯的組態屬性。
+ `ErrorString` – UTF-8 字串。

  與此任務回合相關聯的錯誤字串清單。
+ `StartedOn` – 時間戳記。

  此任務回合開始的日期和時間。
+ `LastModifiedOn` – 時間戳記。

  請求任務回合上次更新的時間點。
+ `CompletedOn` – 時間戳記。

  請求任務回合上次完成的時間點。
+ `ExecutionTime` – 數字 (整數)。

  任務執行消耗資源所需的時間 (以秒為單位)。

## TransformFilterCriteria 結構
TransformFilterCriteria

用來篩選機器學習轉換的條件。

**欄位**
+ `Name` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  用來篩選機器學習轉換的唯一轉換名稱。
+ `TransformType` – UTF-8 字串 (有效值：`FIND_MATCHES`)。

  用來篩選機器學習轉換的機器學習轉換類型。
+ `Status` – UTF-8 字串 (有效值：`NOT_READY` \$1 `READY` \$1 `DELETING`)。

  依轉換的上次已知狀態篩選機器學習轉換清單 (以指出轉換是否可用)。"NOT\$1READY (未就緒)"、"READY (就緒)" 或 "DELETING (正在刪除)" 其中之一。
+ `GlueVersion` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Custom string pattern #48](aws-glue-api-common.md#regex_48)。

  此值會決定 AWS Glue 此機器學習轉換的相容版本。Glue 1.0 是建議大多數客戶使用的版本。如果未設定此值，Glue 相容性預設為 Glue 0.9。如需詳細資訊，請參閱開發人員指南中的 [AWS Glue 版本](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/release-notes.html#release-notes-versions)。
+ `CreatedBefore` – 時間戳記。

  轉換建立前的時間和日期。
+ `CreatedAfter` – 時間戳記。

  轉換建立後的時間和日期。
+ `LastModifiedBefore` – 時間戳記。

  篩選出上次修改在此日期前的轉換。
+ `LastModifiedAfter` – 時間戳記。

  篩選出上次修改在此日期後的轉換。
+ `Schema` – 一個 [SchemaColumn](#aws-glue-api-machine-learning-api-SchemaColumn) 物件陣列，不可超過 100 個結構。

  篩選出具有特定結構描述的資料集。`Map<Column, Type>` 物件是一個鍵/值對陣列，代表此轉換接受的結構描述，其中 `Column` 是欄的名稱，`Type` 是資料類型，例如整數或字串。已有 100 個欄的上限。

## TransformSortCriteria 結構
TransformSortCriteria

與機器學習轉換相關聯的排序條件。

**欄位**
+ `Column` – *必要*：UTF-8 字串 (有效值：`NAME` \$1 `TRANSFORM_TYPE` \$1 `STATUS` \$1 `CREATED` \$1 `LAST_MODIFIED`)。

  要用在與機器學習轉換相關聯之排序條件中的欄。
+ `SortDirection` – *必要：*UTF-8 字串 (有效值：`DESCENDING` \$1 `ASCENDING`)。

  要用在與機器學習轉換相關聯之排序條件中的排序方向。

## TaskRunFilterCriteria 結構
TaskRunFilterCriteria

用來篩選機器學習轉換任務回合的條件。

**欄位**
+ `TaskRunType` – UTF-8 字串 (有效值：`EVALUATION` \$1 `LABELING_SET_GENERATION` \$1 `IMPORT_LABELS` \$1 `EXPORT_LABELS` \$1 `FIND_MATCHES`)。

  執行的任務類型。
+ `Status` – UTF-8 字串 (有效值：`RUNNING` \$1 `FINISHED` \$1 `FAILED` \$1 `PENDING_EXECUTION` \$1 `TIMED_OUT` \$1 `CANCELING` \$1 `CANCELED` \$1 `RECEIVED_BY_TASKRUNNER`)。

  所執行任務目前的狀態。
+ `StartedBefore` – 時間戳記。

  篩選出在此日期前開始的任務回合。
+ `StartedAfter` – 時間戳記。

  篩選出在此日期後開始的任務回合。

## TaskRunSortCriteria 結構
TaskRunSortCriteria

用來排序機器學習轉換任務回合清單的排序條件。

**欄位**
+ `Column` – *必要：*UTF-8 字串 (有效值：`TASK_RUN_TYPE` \$1 `STATUS` \$1 `STARTED`)。

  用來排序機器學習轉換任務回合清單的欄。
+ `SortDirection` – *必要：*UTF-8 字串 (有效值：`DESCENDING` \$1 `ASCENDING`)。

  用來排序機器學習轉換任務回合清單的排序方向。

## TaskRunProperties 結構
TaskRunProperties

任務回合的組態屬性。

**欄位**
+ `TaskType` – UTF-8 字串 (有效值：`EVALUATION` \$1 `LABELING_SET_GENERATION` \$1 `IMPORT_LABELS` \$1 `EXPORT_LABELS` \$1 `FIND_MATCHES`)。

  執行的任務類型。
+ `ImportLabelsTaskRunProperties` – [ImportLabelsTaskRunProperties](#aws-glue-api-machine-learning-api-ImportLabelsTaskRunProperties) 物件。

  匯入標籤任務回合的組態屬性。
+ `ExportLabelsTaskRunProperties` – [ExportLabelsTaskRunProperties](#aws-glue-api-machine-learning-api-ExportLabelsTaskRunProperties) 物件。

  匯出標籤任務回合的組態屬性。
+ `LabelingSetGenerationTaskRunProperties` – [LabelingSetGenerationTaskRunProperties](#aws-glue-api-machine-learning-api-LabelingSetGenerationTaskRunProperties) 物件。

  標籤集產生任務回合的組態屬性。
+ `FindMatchesTaskRunProperties` – [FindMatchesTaskRunProperties](#aws-glue-api-machine-learning-api-FindMatchesTaskRunProperties) 物件。

  Find Matches 任務回合的組態屬性。

## FindMatchesTaskRunProperties 結構
FindMatchesTaskRunProperties

指定 Find Matches 任務回合的組態屬性。

**欄位**
+ `JobId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  Find Matches 任務回合的任務 ID。
+ `JobName` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  指派給 Find Matches 任務回合任務的名稱。
+ `JobRunId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  Find Matches 任務回合的任務回合 ID。

## ImportLabelsTaskRunProperties 結構
ImportLabelsTaskRunProperties

指定匯入標籤任務回合的組態屬性。

**欄位**
+ `InputS3Path` – UTF-8 字串。

  Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 路徑，您會由此匯入標籤。
+ `Replace` – 布林值。

  指出是否覆寫現有的標籤。

## ExportLabelsTaskRunProperties 結構
ExportLabelsTaskRunProperties

指定匯出標籤任務回合的組態屬性。

**欄位**
+ `OutputS3Path` – UTF-8 字串。

  Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 路徑，您會由此匯出標籤。

## LabelingSetGenerationTaskRunProperties 結構
LabelingSetGenerationTaskRunProperties

指定標籤集產生任務回合的組態屬性。

**欄位**
+ `OutputS3Path` – UTF-8 字串。

  Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 路徑，您會在此產生標籤集。

## SchemaColumn 結構
SchemaColumn

鍵/值對，代表要執行此轉換的欄和資料類型。`MLTransform` 的 `Schema` 參數最多可包含 100 個這些結構。

**欄位**
+ `Name` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 1024 個位元組，需符合 [Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  欄位的名稱。
+ `DataType` – UTF-8 字串，長度不可超過 131072 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  欄中的資料類型。

## TransformEncryption 結構
TransformEncryption

適用於存取使用者資料的轉換的靜態加密設定。機器學習轉換可以使用 KMS 存取 Amazon S3 中加密的使用者資料。

此外，匯入的標籤和經過訓練的轉換現在可以使用客戶提供的 KMS 金鑰加密。

**欄位**
+ `MlUserDataEncryption` – [MLUserDataEncryption](#aws-glue-api-machine-learning-api-MLUserDataEncryption) 物件。

  包含加密模式和客戶提供的 KMS 金鑰 ID 的 `MLUserDataEncryption` 物件。
+ `TaskRunSecurityConfigurationName` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  安全組態的名稱。

## MLUserDataEncryption 結構
MLUserDataEncryption

適用於存取使用者資料的轉換的靜態加密設定。

**欄位**
+ `MlUserDataEncryptionMode` – *必要：*UTF-8 字串 (有效值：`DISABLED` \$1 `SSE-KMS="SSEKMS"`)。

  套用至使用者資料的加密模式。有效的值如下：
  + DISABLED：已停用加密
  + SSEKMS：對存放在 Amazon S3 中的使用者資料使用伺服器端加密搭配 AWS Key Management Service (SSE-KMS)。
+ `KmsKeyId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  客戶提供的 KMS 金鑰的 ID。

## ColumnImportance 結構
ColumnImportance

包含欄名稱和欄重要性分數的結構。

欄重要性可協助您了解欄對模型的貢獻方式，藉由識別記錄中的哪些欄比其他欄更重要。

**欄位**
+ `ColumnName` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  欄的名稱。
+ `Importance` – 數字 (double)，不可大於 1.0。

  欄的欄重要性分數 (以十進位形式)。

## 作業
 —  operations  —
+ [CreateMLTransform 動作 (Python: create\$1ml\$1transform)](#aws-glue-api-machine-learning-api-CreateMLTransform)
+ [UpdateMLTransform 動作 (Python: update\$1ml\$1transform)](#aws-glue-api-machine-learning-api-UpdateMLTransform)
+ [DeleteMLTransform 動作 (Python: delete\$1ml\$1transform)](#aws-glue-api-machine-learning-api-DeleteMLTransform)
+ [GetMLTransform 動作 (Python: get\$1ml\$1transform)](#aws-glue-api-machine-learning-api-GetMLTransform)
+ [GetMLTransforms 動作 (Python: get\$1ml\$1transforms)](#aws-glue-api-machine-learning-api-GetMLTransforms)
+ [ListMLTransforms 動作 (Python: list\$1ml\$1transforms)](#aws-glue-api-machine-learning-api-ListMLTransforms)
+ [StartMLEvaluationTaskRun 動作 (Python: start\$1ml\$1evaluation\$1task\$1run)](#aws-glue-api-machine-learning-api-StartMLEvaluationTaskRun)
+ [StartMLLabelingSetGenerationTaskRun 動作 (Python: start\$1ml\$1labeling\$1set\$1generation\$1task\$1run)](#aws-glue-api-machine-learning-api-StartMLLabelingSetGenerationTaskRun)
+ [GetMLTaskRun 動作 (Python: get\$1ml\$1task\$1run)](#aws-glue-api-machine-learning-api-GetMLTaskRun)
+ [GetMLTaskRuns 動作 (Python: get\$1ml\$1task\$1runs)](#aws-glue-api-machine-learning-api-GetMLTaskRuns)
+ [CancelMLTaskRun 動作 (Python: cancel\$1ml\$1task\$1run)](#aws-glue-api-machine-learning-api-CancelMLTaskRun)
+ [StartExportLabelsTaskRun 動作 (Python: start\$1export\$1labels\$1task\$1run)](#aws-glue-api-machine-learning-api-StartExportLabelsTaskRun)
+ [StartImportLabelsTaskRun 動作 (Python: start\$1import\$1labels\$1task\$1run)](#aws-glue-api-machine-learning-api-StartImportLabelsTaskRun)

## CreateMLTransform 動作 (Python: create\$1ml\$1transform)
CreateMLTransform (create\$1ml\$1transform)

建立 AWS Glue 機器學習轉換。此操作會建立轉換及培訓它的所有必要參數。

呼叫此操作，做為使用機器學習轉換程序的第一步 (例如 `FindMatches` 轉換)，以刪除重複的資料。除了想要用於演算法的參數，您還可以提供選用的 `Description`。

作為從資料學習和建立高品質機器學習轉換的一部分，您還必須為代表您 AWS Glue 執行的任務指定特定參數。這些參數包括 `Role`，以及選用的 `AllocatedCapacity`、`Timeout` 和 `MaxRetries`。如需詳細資訊，請參閱[任務](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/aws-glue-api-jobs-job.html)。

**請求**
+ `Name` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  建立轉換時給予它的唯一名稱。
+ `Description` – 描述字串，長度不可超過 2048 個位元組，需符合[URI address multi-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-uri)。

  正在定義的機器學習轉換描述。預設為空字串。
+ `InputRecordTables` – *必要：*一個 [GlueTable](#aws-glue-api-machine-learning-api-GlueTable) 物件陣列，不可超過 10 個結構。

  轉換所使用的 AWS Glue 資料表定義清單。
+ `Parameters` – *必要：*[TransformParameters](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformParameters) 物件。

  所用轉換類型的專屬演算法參數。條件性相依於轉換類型。
+ `Role` – *必要：*UTF-8 字串。

  IAM 角色的名稱或 Amazon Resource Name (ARN) 與所需的許可。所需的許可包括 AWS Glue 資源 AWS Glue 的服務角色許可，以及轉換所需的 Amazon S3 許可。
  + 此角色需要 AWS Glue 服務角色許可，才能允許存取其中的資源 AWS Glue。請參閱[連接政策到存取 AWS Glue的 IAM 使用者](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/attach-policy-iam-user.html)。
  + 此角色需要此轉換任務回合所用的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 來源、目標、暫時目錄、指令碼和任何程式庫的許可。
+ `GlueVersion` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Custom string pattern #48](aws-glue-api-common.md#regex_48)。

  此值會決定 AWS Glue 此機器學習轉換的相容版本。Glue 1.0 是建議大多數客戶使用的版本。如果未設定此值，Glue 相容性預設為 Glue 0.9。如需詳細資訊，請參閱開發人員指南中的 [AWS Glue 版本](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/release-notes.html#release-notes-versions)。
+ `MaxCapacity` – 數字 (雙位數)。

  分配給此轉換之任務執行的 AWS Glue 資料處理單位 (DPUs) 數量。您可以分配從 2 到 100 個 DPU，預設值為 10。DPU 是處理能力的相對測量，包含 4 個 vCPUs的運算容量和 16 GB 的記憶體。如需詳細資訊，請參閱 [AWS Glue 定價頁面](https://aws.amazon.com/glue/pricing/)。

  `MaxCapacity` 是 `NumberOfWorkers` 和 `WorkerType` 的互斥選項。
  + 如果設定 `NumberOfWorkers` 或 `WorkerType`，則無法設定 `MaxCapacity`。
  + 如果設定 `MaxCapacity`，則無法設定 `NumberOfWorkers` 或 `WorkerType`。
  + 如果設定 `WorkerType`，則 `NumberOfWorkers` 為必要 (反之亦然)。
  + `MaxCapacity` 和 `NumberOfWorkers` 都必須至少為 1。

  如果 `WorkerType` 欄位設成 `Standard` 以外的值，就會自動設定 `MaxCapacity` 欄位並且變成唯讀。

  如果 `WorkerType` 欄位設成 `Standard` 以外的值，就會自動設定 `MaxCapacity` 欄位並且變成唯讀。
+ `WorkerType` – UTF-8 字串 (有效值：`Standard=""` \$1 `G.1X=""` \$1 `G.2X=""` \$1 `G.025X=""` \$1 `G.4X=""` \$1 `G.8X=""` \$1 `Z.2X=""`)。

  執行此任務時所配置的預先定義工作者類型。可接受值為標準、G.1X 或 G.2X
  + 用於 `Standard` 工作者類型時，每個工作者提供 4 個 vCPU、16 GB 的記憶體和 50 GB 磁碟，以及每個工作者 2 個執行器。
  + 用於 `G.1X` 工作者類型時，每個工作者提供 4 個 vCPU、16 GB 的記憶體和 64 GB 磁碟，以及每個工作者 1 個執行器。
  + 用於 `G.2X` 工作者類型時，每個工作者提供 8 個 vCPU、32 GB 的記憶體和 128 GB 磁碟，以及每個工作者 1 個執行器。

  `MaxCapacity` 是 `NumberOfWorkers` 和 `WorkerType` 的互斥選項。
  + 如果設定 `NumberOfWorkers` 或 `WorkerType`，則無法設定 `MaxCapacity`。
  + 如果設定 `MaxCapacity`，則無法設定 `NumberOfWorkers` 或 `WorkerType`。
  + 如果設定 `WorkerType`，則 `NumberOfWorkers` 為必要 (反之亦然)。
  + `MaxCapacity` 和 `NumberOfWorkers` 都必須至少為 1。
+ `NumberOfWorkers` – 數字 (整數)。

  執行此任務時所配置的已定義 `workerType` 工作者數目。

  如果設定 `WorkerType`，則 `NumberOfWorkers` 為必要 (反之亦然)。
+ `Timeout` – 數字 (整數)，至少為 1。

  此轉換任務回合的逾時，以分鐘計。這是此轉換任務回合在終止並進入 `TIMEOUT` 狀態前，可取用資源的最長時間。預設值為 2,880 分鐘 (48 小時)。
+ `MaxRetries` – 數字 (整數)。

  任務回合失敗後，此轉換任務可重試的次數上限。
+ `Tags` – 金鑰值對的對應陣列，不超過 50 對。

  每個金鑰均為 UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 128 個位元組。

  每個值都是 UTF-8 字串，長度不可超過 256 個位元組。

  與此機器學習轉換搭配使用的標籤。您可以使用標籤來限制對機器學習轉換的存取情況。如需 中標籤的詳細資訊 AWS Glue，請參閱《 開發人員指南》[AWS 中的 中的標籤 AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/monitor-tags.html)。
+ `TransformEncryption` – [TransformEncryption](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformEncryption) 物件。

  適用於存取使用者資料的轉換的靜態加密設定。機器學習轉換可以使用 KMS 存取 Amazon S3 中加密的使用者資料。

**回應**
+ `TransformId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  針對轉換產生的唯一識別符。

**錯誤**
+ `AlreadyExistsException`
+ `InvalidInputException`
+ `OperationTimeoutException`
+ `InternalServiceException`
+ `AccessDeniedException`
+ `ResourceNumberLimitExceededException`
+ `IdempotentParameterMismatchException`

## UpdateMLTransform 動作 (Python: update\$1ml\$1transform)
UpdateMLTransform (update\$1ml\$1transform)

更新現有的機器學習轉換。呼叫此操作以調校演算法參數，取得更佳的結果。

呼叫此操作後，您就可以呼叫 `StartMLEvaluationTaskRun` 操作，評估新參數達到目標的效果有多好 (例如，改善機器學習轉換的品質，或讓它更為經濟實惠)。

**請求**
+ `TransformId` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  建立轉換時所產生的唯一識別符。
+ `Name` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  建立轉換時授予它的唯一名稱。
+ `Description` – 描述字串，長度不可超過 2048 個位元組，需符合[URI address multi-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-uri)。

  轉換的描述。預設為空字串。
+ `Parameters` – [TransformParameters](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformParameters) 物件。

  所用轉換類型 (演算法) 的專屬組態參數。條件性相依於轉換類型。
+ `Role` – UTF-8 字串。

  IAM 角色的名稱或 Amazon Resource Name (ARN) 與所需的許可。
+ `GlueVersion` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Custom string pattern #48](aws-glue-api-common.md#regex_48)。

  此值會決定 AWS Glue 此機器學習轉換的相容版本。Glue 1.0 是建議大多數客戶使用的版本。如果未設定此值，Glue 相容性預設為 Glue 0.9。如需詳細資訊，請參閱開發人員指南中的 [AWS Glue 版本](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/release-notes.html#release-notes-versions)。
+ `MaxCapacity` – 數字 (雙位數)。

  分配給此轉換之任務執行的 AWS Glue 資料處理單位 (DPUs) 數量。您可以分配從 2 到 100 個 DPU，預設值為 10。DPU 是處理能力的相對測量，包含 4 個 vCPUs的運算容量和 16 GB 的記憶體。如需詳細資訊，請參閱 [AWS Glue 定價頁面](https://aws.amazon.com/glue/pricing/)。

  如果 `WorkerType` 欄位設成 `Standard` 以外的值，就會自動設定 `MaxCapacity` 欄位並且變成唯讀。
+ `WorkerType` – UTF-8 字串 (有效值：`Standard=""` \$1 `G.1X=""` \$1 `G.2X=""` \$1 `G.025X=""` \$1 `G.4X=""` \$1 `G.8X=""` \$1 `Z.2X=""`)。

  執行此任務時所配置的預先定義工作者類型。可接受值為標準、G.1X 或 G.2X
  + 用於 `Standard` 工作者類型時，每個工作者提供 4 個 vCPU、16 GB 的記憶體和 50 GB 磁碟，以及每個工作者 2 個執行器。
  + 用於 `G.1X` 工作者類型時，每個工作者提供 4 個 vCPU、16 GB 的記憶體和 64 GB 磁碟，以及每個工作者 1 個執行器。
  + 用於 `G.2X` 工作者類型時，每個工作者提供 8 個 vCPU、32 GB 的記憶體和 128 GB 磁碟，以及每個工作者 1 個執行器。
+ `NumberOfWorkers` – 數字 (整數)。

  執行此任務時所配置的已定義 `workerType` 工作者數目。
+ `Timeout` – 數字 (整數)，至少為 1。

  此轉換任務回合的逾時，以分鐘計。這是此轉換任務回合在終止並進入 `TIMEOUT` 狀態前，可取用資源的最長時間。預設值為 2,880 分鐘 (48 小時)。
+ `MaxRetries` – 數字 (整數)。

  任務回合失敗後，此轉換任務可重試的次數上限。

**回應**
+ `TransformId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  已更新的轉換唯一識別符。

**錯誤**
+ `EntityNotFoundException`
+ `InvalidInputException`
+ `OperationTimeoutException`
+ `InternalServiceException`
+ `AccessDeniedException`

## DeleteMLTransform 動作 (Python: delete\$1ml\$1transform)
DeleteMLTransform (delete\$1ml\$1transform)

刪除 AWS Glue 機器學習轉換。機器學習轉換是特殊的轉換類型，透過人類提供的範例學習，使用機器學習了解要執行的轉換詳細資訊。這些轉換會由 儲存 AWS Glue。如果不再需要某項轉換，您可以呼叫 `DeleteMLTransforms` 刪除它。不過，任何仍然參考已刪除轉換 AWS Glue 的任務將不再成功。

**請求**
+ `TransformId` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  要刪除轉換的唯一識別符。

**回應**
+ `TransformId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  已刪除轉換的唯一識別符。

**錯誤**
+ `EntityNotFoundException`
+ `InvalidInputException`
+ `OperationTimeoutException`
+ `InternalServiceException`

## GetMLTransform 動作 (Python: get\$1ml\$1transform)
GetMLTransform (get\$1ml\$1transform)

取得 AWS Glue 機器學習轉換成品及其所有對應的中繼資料。機器學習轉換是特殊的轉換類型，透過人類提供的範例學習，使用機器學習了解要執行的轉換詳細資訊。這些轉換會由 儲存 AWS Glue。您可以呼叫 `GetMLTransform` 以擷取其中繼資料。

**請求**
+ `TransformId` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  轉換的唯一識別符，於建立轉換時產生。

**回應**
+ `TransformId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  轉換的唯一識別符，於建立轉換時產生。
+ `Name` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  建立轉換時授予它的唯一名稱。
+ `Description` – 描述字串，長度不可超過 2048 個位元組，需符合[URI address multi-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-uri)。

  轉換的描述。
+ `Status` – UTF-8 字串 (有效值：`NOT_READY` \$1 `READY` \$1 `DELETING`)。

  轉換的上次已知狀態 (指出其是否可用)。"NOT\$1READY (未就緒)"、"READY (就緒)" 或 "DELETING (正在刪除)" 其中之一。
+ `CreatedOn` – 時間戳記。

  建立轉換的日期和時間。
+ `LastModifiedOn` – 時間戳記。

  轉換上次修改的日期和時間。
+ `InputRecordTables` – 一個 [GlueTable](#aws-glue-api-machine-learning-api-GlueTable) 物件陣列，不可超過 10 個結構。

  轉換所使用的 AWS Glue 資料表定義清單。
+ `Parameters` – [TransformParameters](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformParameters) 物件。

  所用演算法的專屬組態參數。
+ `EvaluationMetrics` – [EvaluationMetrics](#aws-glue-api-machine-learning-api-EvaluationMetrics) 物件。

  最新的評估指標。
+ `LabelCount` – 數字 (整數)。

  此轉換可用的標籤數量。
+ `Schema` – 一個 [SchemaColumn](#aws-glue-api-machine-learning-api-SchemaColumn) 物件陣列，不可超過 100 個結構。

  `Map<Column, Type>` 物件，代表此轉換接受的結構描述。已有 100 個欄的上限。
+ `Role` – UTF-8 字串。

  IAM 角色的名稱或 Amazon Resource Name (ARN) 與所需的許可。
+ `GlueVersion` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Custom string pattern #48](aws-glue-api-common.md#regex_48)。

  此值會決定 AWS Glue 此機器學習轉換的相容版本。Glue 1.0 是建議大多數客戶使用的版本。如果未設定此值，Glue 相容性預設為 Glue 0.9。如需詳細資訊，請參閱開發人員指南中的 [AWS Glue 版本](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/release-notes.html#release-notes-versions)。
+ `MaxCapacity` – 數字 (雙位數)。

  分配給此轉換之任務執行的 AWS Glue 資料處理單位 (DPUs) 數量。您可以分配從 2 到 100 個 DPU，預設值為 10。DPU 是處理能力的相對測量，包含 4 個 vCPUs的運算容量和 16 GB 的記憶體。如需詳細資訊，請參閱 [AWS Glue 定價頁面](https://aws.amazon.com/glue/pricing/)。

  如果 `WorkerType` 欄位設成 `Standard` 以外的值，就會自動設定 `MaxCapacity` 欄位並且變成唯讀。
+ `WorkerType` – UTF-8 字串 (有效值：`Standard=""` \$1 `G.1X=""` \$1 `G.2X=""` \$1 `G.025X=""` \$1 `G.4X=""` \$1 `G.8X=""` \$1 `Z.2X=""`)。

  執行此任務時所配置的預先定義工作者類型。可接受值為標準、G.1X 或 G.2X
  + 用於 `Standard` 工作者類型時，每個工作者提供 4 個 vCPU、16 GB 的記憶體和 50 GB 磁碟，以及每個工作者 2 個執行器。
  + 用於 `G.1X` 工作者類型時，每個工作者提供 4 個 vCPU、16 GB 的記憶體和 64 GB 磁碟，以及每個工作者 1 個執行器。
  + 用於 `G.2X` 工作者類型時，每個工作者提供 8 個 vCPU、32 GB 的記憶體和 128 GB 磁碟，以及每個工作者 1 個執行器。
+ `NumberOfWorkers` – 數字 (整數)。

  執行此任務時所配置的已定義 `workerType` 工作者數目。
+ `Timeout` – 數字 (整數)，至少為 1。

  此轉換任務回合的逾時，以分鐘計。這是此轉換任務回合在終止並進入 `TIMEOUT` 狀態前，可取用資源的最長時間。預設值為 2,880 分鐘 (48 小時)。
+ `MaxRetries` – 數字 (整數)。

  任務回合失敗後，此轉換任務可重試的次數上限。
+ `TransformEncryption` – [TransformEncryption](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformEncryption) 物件。

  適用於存取使用者資料的轉換的靜態加密設定。機器學習轉換可以使用 KMS 存取 Amazon S3 中加密的使用者資料。

**錯誤**
+ `EntityNotFoundException`
+ `InvalidInputException`
+ `OperationTimeoutException`
+ `InternalServiceException`

## GetMLTransforms 動作 (Python: get\$1ml\$1transforms)
GetMLTransforms (get\$1ml\$1transforms)

取得可排序且可篩選的現有 AWS Glue 機器學習轉換清單。機器學習轉換是特殊的轉換類型，透過人類提供的範例學習，使用機器學習了解要執行的轉換詳細資訊。這些轉換接著會由 儲存 AWS Glue，而您可以透過呼叫 來擷取其中繼資料`GetMLTransforms`。

**請求**
+ `NextToken` – UTF-8 字串。

  位移結果的分頁字符。
+ `MaxResults` – 數字 (整數)，不可小於 1，也不可以大於 1000。

  回傳結果的數量上限。
+ `Filter` – [TransformFilterCriteria](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformFilterCriteria) 物件。

  篩選轉換條件。
+ `Sort` – [TransformSortCriteria](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformSortCriteria) 物件。

  排序條件。

**回應**
+ `Transforms` – *必要：*一個 [MLTransform](#aws-glue-api-machine-learning-api-MLTransform) 物件。

  機器學習轉換清單。
+ `NextToken` – UTF-8 字串。

  如有多個結果可用，即為分頁字符。

**錯誤**
+ `EntityNotFoundException`
+ `InvalidInputException`
+ `OperationTimeoutException`
+ `InternalServiceException`

## ListMLTransforms 動作 (Python: list\$1ml\$1transforms)
ListMLTransforms (list\$1ml\$1transforms)

 擷取此 AWS 帳戶中現有 AWS Glue 機器學習轉換的可排序、可篩選清單，或具有指定標籤的資源。此操作會接收您可用做為回應篩選條件的選用 `Tags` 欄位，因此已標記的資源可分組進行擷取。如果您選擇使用標籤進行篩選，則此時只會擷取包含該標籤的資源。

**請求**
+ `NextToken` – UTF-8 字串。

  接續符記，如果這是接續要求。
+ `MaxResults` – 數字 (整數)，不可小於 1，也不可以大於 1000。

  所要回傳清單的大小上限。
+ `Filter` – [TransformFilterCriteria](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformFilterCriteria) 物件。

  `TransformFilterCriteria` 會用來篩選機器學習轉換。
+ `Sort` – [TransformSortCriteria](#aws-glue-api-machine-learning-api-TransformSortCriteria) 物件。

  `TransformSortCriteria` 會用來排序機器學習轉換。
+ `Tags` – 金鑰值對的對應陣列，不超過 50 對。

  每個金鑰均為 UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 128 個位元組。

  每個值都是 UTF-8 字串，長度不可超過 256 個位元組。

  指定只傳回包含這些標籤的資源。

**回應**
+ `TransformIds` – *必要：*UTF-8 字串陣列。

  帳戶中所有機器學習轉換的識別符，或包含指定標籤的機器學習轉換。
+ `NextToken` – UTF-8 字串。

  接續字元，如果傳回的清單未包含最後一個可用指標。

**錯誤**
+ `EntityNotFoundException`
+ `InvalidInputException`
+ `OperationTimeoutException`
+ `InternalServiceException`

## StartMLEvaluationTaskRun 動作 (Python: start\$1ml\$1evaluation\$1task\$1run)
StartMLEvaluationTaskRun (start\$1ml\$1evaluation\$1task\$1run)

啟動任務以評估轉換的品質。

當您提供標籤集做為事實範例時， AWS Glue 機器學習會使用其中一些範例來從中學習。其餘標籤做為測試預估品質使用。

傳回該回合的唯一識別符。您可以呼叫 `GetMLTaskRun`，以取得`EvaluationTaskRun` 統計資料的詳細資訊。

**請求**
+ `TransformId` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  機器學習轉換的唯一識別符。

**回應**
+ `TaskRunId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  與此回合相關聯的唯一識別符。

**錯誤**
+ `EntityNotFoundException`
+ `InvalidInputException`
+ `OperationTimeoutException`
+ `InternalServiceException`
+ `ConcurrentRunsExceededException`
+ `MLTransformNotReadyException`

## StartMLLabelingSetGenerationTaskRun 動作 (Python: start\$1ml\$1labeling\$1set\$1generation\$1task\$1run)
StartMLLabelingSetGenerationTaskRun (start\$1ml\$1labeling\$1set\$1generation\$1task\$1run)

針對您的機器學習轉換開始作用中學習工作流程，透過產生標籤集及新增標籤來改善轉換的品質。

當 `StartMLLabelingSetGenerationTaskRun` 完成後， AWS Glue 即會產生需要人類回答的「標籤集」或問題集。

如果是 `FindMatches` 轉換，這些問題會是這樣的形式：「分組這些資料列的正確方式是什麼，全部由相符的記錄組成？」 

完成標記程序後，您可以呼叫 `StartImportLabelsTaskRun` 上傳標籤。完成 `StartImportLabelsTaskRun` 之後，機器學習轉換未來的所有回合都會使用新的改善標籤，並執行更高品質的轉換。

注意：用於將產生的標籤集寫入 `OutputS3Path` 的角色是與機器學習轉換關聯的角色 (在 `CreateMLTransform` API 中指定)。

**請求**
+ `TransformId` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  機器學習轉換的唯一識別符。
+ `OutputS3Path` – *必要：*UTF-8 字串。

  Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 路徑，您會在此產生標籤集。

**回應**
+ `TaskRunId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  與此任務回合相關聯的唯一回合識別符。

**錯誤**
+ `EntityNotFoundException`
+ `InvalidInputException`
+ `OperationTimeoutException`
+ `InternalServiceException`
+ `ConcurrentRunsExceededException`

## GetMLTaskRun 動作 (Python: get\$1ml\$1task\$1run)
GetMLTaskRun (get\$1ml\$1task\$1run)

取得機器學習轉換上特定任務回合的詳細資訊。機器學習任務執行是非同步任務，可在各種機器學習工作流程中代表您 AWS Glue 執行。您可以呼叫具有 `GetMLTaskRun` 的 `TaskRunID` 及其父轉換的 `TransformID`，檢查任何任務回合的統計資料。

**請求**
+ `TransformId` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  機器學習轉換的唯一識別符。
+ `TaskRunId` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  任務回合的唯一識別符。

**回應**
+ `TransformId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  任務回合的唯一識別符。
+ `TaskRunId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  與此回合相關聯的唯一回合識別符。
+ `Status` – UTF-8 字串 (有效值：`RUNNING` \$1 `FINISHED` \$1 `FAILED` \$1 `PENDING_EXECUTION` \$1 `TIMED_OUT` \$1 `CANCELING` \$1 `CANCELED` \$1 `RECEIVED_BY_TASKRUNNER`)。

  此任務回合的狀態。
+ `LogGroupName` – UTF-8 字串。

  與此任務回合相關聯的日誌群組名稱。
+ `Properties` – [TaskRunProperties](#aws-glue-api-machine-learning-api-TaskRunProperties) 物件。

  與任務回合相關聯的屬性清單。
+ `ErrorString` – UTF-8 字串。

  與任務回合相關聯的錯誤字串。
+ `StartedOn` – 時間戳記。

  此任務回合開始的日期和時間。
+ `LastModifiedOn` – 時間戳記。

  此任務回合上次修改的日期和時間。
+ `CompletedOn` – 時間戳記。

  此任務回合完成的日期和時間。
+ `ExecutionTime` – 數字 (整數)。

  任務執行消耗資源所需的時間 (以秒為單位)。

**錯誤**
+ `EntityNotFoundException`
+ `InvalidInputException`
+ `OperationTimeoutException`
+ `InternalServiceException`

## GetMLTaskRuns 動作 (Python: get\$1ml\$1task\$1runs)
GetMLTaskRuns (get\$1ml\$1task\$1runs)

取得機器學習轉換的回合清單。機器學習任務執行是非同步任務，可在各種機器學習工作流程中代表您 AWS Glue 執行。您可以呼叫具有其父轉換 `TransformID` 的 `GetMLTaskRuns` 以及本節所述的其他選用參數，取得可排序、可篩選的機器學習任務回合清單。

此操作會傳回必須分頁的歷史記錄回合清單。

**請求**
+ `TransformId` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  機器學習轉換的唯一識別符。
+ `NextToken` – UTF-8 字串。

  結果的分頁字符。預設值為空白。
+ `MaxResults` – 數字 (整數)，不可小於 1，也不可以大於 1000。

  回傳結果的數量上限。
+ `Filter` – [TaskRunFilterCriteria](#aws-glue-api-machine-learning-api-TaskRunFilterCriteria) 物件。

  任務回合的篩選條件，結構為 `TaskRunFilterCriteria`。
+ `Sort` – [TaskRunSortCriteria](#aws-glue-api-machine-learning-api-TaskRunSortCriteria) 物件。

  任務回合的排序條件，結構為 `TaskRunSortCriteria`。

**回應**
+ `TaskRuns` – 一個 [TaskRun](#aws-glue-api-machine-learning-api-TaskRun) 物件陣列。

  與轉換相關聯的任務回合清單。
+ `NextToken` – UTF-8 字串。

  如有多個結果可用，即為分頁字符。

**錯誤**
+ `EntityNotFoundException`
+ `InvalidInputException`
+ `OperationTimeoutException`
+ `InternalServiceException`

## CancelMLTaskRun 動作 (Python: cancel\$1ml\$1task\$1run)
CancelMLTaskRun (cancel\$1ml\$1task\$1run)

取消 (停止) 任務回合。機器學習任務執行是非同步任務，可在各種機器學習工作流程中代表您 AWS Glue 執行。您可以呼叫具有任務回合父轉換 `TransformID` 的 `CancelMLTaskRun` 以及任務回合的 `TaskRunId`，隨時取消機器學習任務回合。

**請求**
+ `TransformId` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  機器學習轉換的唯一識別符。
+ `TaskRunId` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  所執行任務的唯一識別符。

**回應**
+ `TransformId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  機器學習轉換的唯一識別符。
+ `TaskRunId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  所執行任務的唯一識別符。
+ `Status` – UTF-8 字串 (有效值：`RUNNING` \$1 `FINISHED` \$1 `FAILED` \$1 `PENDING_EXECUTION` \$1 `TIMED_OUT` \$1 `CANCELING` \$1 `CANCELED` \$1 `RECEIVED_BY_TASKRUNNER`)。

  此回合的狀態。

**錯誤**
+ `EntityNotFoundException`
+ `InvalidInputException`
+ `OperationTimeoutException`
+ `InternalServiceException`

## StartExportLabelsTaskRun 動作 (Python: start\$1export\$1labels\$1task\$1run)
StartExportLabelsTaskRun (start\$1export\$1labels\$1task\$1run)

開始非同步任務以匯出特定轉換的所有標記資料。這個任務是唯一和標籤相關，但不屬於一般作用中學習工作流程的 API 呼叫。當您想要同時使用所有的現有標籤時，您通常會使用 `StartExportLabelsTaskRun`，例如當您想要移除或變更之前依現況提交的標籤時。此 API 操作接受您想要匯出標籤的 `TransformId`，以及標籤匯出目標的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 路徑。此操作會傳回 `TaskRunId`。您可以呼叫 `GetMLTaskRun` API 來檢查任務回合的狀態。

**請求**
+ `TransformId` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  機器學習轉換的唯一識別符。
+ `OutputS3Path` – *必要：*UTF-8 字串。

  標籤匯出的目標 Amazon S3 路徑。

**回應**
+ `TaskRunId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  所執行任務的唯一識別符。

**錯誤**
+ `EntityNotFoundException`
+ `InvalidInputException`
+ `OperationTimeoutException`
+ `InternalServiceException`

## StartImportLabelsTaskRun 動作 (Python: start\$1import\$1labels\$1task\$1run)
StartImportLabelsTaskRun (start\$1import\$1labels\$1task\$1run)

可讓您提供額外的標籤 (真實範例)，用於教授機器學習轉換和提升其品質。此 API 操作通常做為作用中學習工作流程的一部分，從 `StartMLLabelingSetGenerationTaskRun` 呼叫開始，最後提升機器學習轉換的品質。

完成 `StartMLLabelingSetGenerationTaskRun` 後， AWS Glue 機器學習即會產生一連串需要人類回答的問題。(在機器學習工作流程中，回答這些問題通常稱為「標記」)。如果是 `FindMatches` 轉換，這些問題會是這樣的形式：「分組這些資料列的正確方式是什麼，全部由相符的記錄組成？」 完成標記程序後，使用者會呼叫 `StartImportLabelsTaskRun` 以上傳他們的解答/標籤。完成 `StartImportLabelsTaskRun` 後，機器學習轉換未來的所有回合都會使用新的改善標籤，並執行更高品質的轉換。

依預設，除非您將 `Replace` 設為 true，否則 `StartMLLabelingSetGenerationTaskRun` 會持續學習及合併您上傳的所有標籤。如果您將 `Replace` 設為 true，`StartImportLabelsTaskRun` 會刪除並忘記之前上傳的所有標籤，只學習您上傳的確切集合。如果您發現之前上傳了不正確的標籤，而且您認為它們對轉換品質有負面影響，更換標籤很有幫助。

您可以呼叫 `GetMLTaskRun` 操作來檢查任務回合的狀態。

**請求**
+ `TransformId` – *必要：*UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，且需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  機器學習轉換的唯一識別符。
+ `InputS3Path` – *必要：*UTF-8 字串。

  Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 路徑，您會由此匯入標籤。
+ `ReplaceAllLabels` – 布林值。

  指出是否覆寫現有的標籤。

**回應**
+ `TaskRunId` – UTF-8 字串，長度不可小於 1 個位元組，也不可以超過 255 個位元組，需符合[Single-line string pattern](aws-glue-api-common.md#aws-glue-api-regex-oneLine)。

  所執行任務的唯一識別符。

**錯誤**
+ `EntityNotFoundException`
+ `InvalidInputException`
+ `OperationTimeoutException`
+ `ResourceNumberLimitExceededException`
+ `InternalServiceException`