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ML.NET-Tutorials

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Folgende Tutorials unterstützen Sie dabei, ML.NET für das Erstellen von benutzerdefinierten Lösungen für maschinelles Lernen und deren Integration in Ihre .NET-Anwendungen zu verwenden.

  • Standpunktanalyse: veranschaulicht, wie ein binärer Klassifizierungstask mithilfe von ML.NET angewendet wird.
  • Klassifizierung von GitHub-Problemen: Veranschaulicht, wie ein Task des Typs Multiklassenklassifizierung mithilfe von ML.NET angewendet wird.
  • Preisvorhersage: veranschaulicht, wie ein Regressionstask mithilfe von ML.NET angewendet wird.
  • Iris-Clustering: veranschaulicht, wie ein Clusteringtask mithilfe von ML.NET angewendet wird.
  • Empfehlung: Generieren von Filmempfehlungen basierend auf vorherigen Benutzerbewertungen
  • Bildklassifizierung: Veranschaulicht, wie ein vorhandenes TensorFlow-Modell zum Erstellen einer benutzerdefinierten Bildklassifizierung mithilfe von ML.NET erneut trainiert wird.
  • Anomalieerkennung: Veranschaulicht, wie eine Anwendung zur Anomalieerkennung bei Analysen zu Produktvertriebsdaten erstellt wird.
  • Erkennen von Objekten in Bildern: Veranschaulicht, wie mithilfe eines vorab trainierten ONNX-Modells Objekte in Bildern erkannt werden.
  • Klassifizieren der Stimmung von Filmkritiken: Laden eines vortrainierten TensorFlow-Modells zum Klassifizieren der Stimmung von Filmkritiken

Nächste Schritte

Weitere Beispiele für die Verwendung von ML.NET finden Sie im GitHub-Repository dotnet/machinelearning-samples.