ML.NET 설명서

오픈 소스 ML.NET을 사용하여 사용자 지정 기계 학습 모델을 개발하고 이를 앱에 연결하는 방법을 알아봅니다. 자습서, 코드 예제 등을 통해 방법이 제시됩니다.

ML.NET 기본 사항

개요

• ML.NET API란?
• 모델 작성기란?

video

• 기계 학습 기본 사항

개념

• 기계 학습 작업 및 알고리즘
• 알고리즘을 선택하는 방법

시작하기

• ML.NET 질문 및 답변

10분 내에 시작

빠른 시작

• ML.NET API 시작(코드 중심)
• Visual Studio에서 Model Builder 설정(로우 코드)
• macOS, Windows 또는 Linux에 CLI 설치(로우 코드)

자습서

학습

• 예측 유지 관리(Model Builder)

자습서

• 웹 사이트 의견 감정 분석(모델 작성기)
• 가격 예측( 모델 작성기)
• 상태 위반 범주화(모델 작성기 및 SQL Server)
• 지원 문제 범주화(API)
• 이미지 분류 API를 사용하여 이미지 분류(API)
• 개체 감지를 사용하여 트래픽 기호 인식(Model Builder)
• 이미지에서 개체 검색(API)
• 제품 판매의 변칙 검색(API)
• 자전거 대여 수요 예측(API 및 SQL Server)
• 영화 추천기 빌드(API)

방법 가이드

방법 가이드

• 다양한 소스에서 데이터 로드
• 모델 구축에 사용할 데이터 준비
• 모델 학습 및 평가
• 학습된 모델로 예측
• 학습된 모델 저장 및 로드
• 모델 재교육

참조

참조

• ML.NET API 참조
• ML.NET CLI 참조
• ML.NET 샘플