dokumentacja ML.NET

Dowiedz się, jak używać ML.NET typu open source do tworzenia niestandardowych modeli uczenia maszynowego i integrowania ich z aplikacjami. Samouczki, przykłady kodu i nie tylko pokazują, jak to zrobić.

podstawy ML.NET

Omówienie

• Omówienie ML.NET
• Co to jest interfejs API ML.NET?
• Co to jest konstruktor modelu?

video

• Podstawy uczenia maszynowego

Pojęcie

• Zadania uczenia maszynowego & algorytmy
• Jak wybrać algorytm

Rozpocznij

• ML.NET w usłudze Q&A

Rozpoczynanie pracy w ciągu 10 minut

Szybki start

• Wprowadzenie do interfejsu API ML.NET (code-first)
• Konfigurowanie narzędzia Model Builder w programie Visual Studio (z małą ilością kodu)
• Instalowanie interfejsu wiersza polecenia w systemach macOS, Windows lub Linux (niski kod)

Samouczki

Szkolenie

• Konserwacja predykcyjna (Konstruktor modelu)

Samouczek

• Analizowanie tonacji komentarzy w witrynie internetowej (Model Builder)
• Przewidywanie cen (Model Builder)
• Kategoryzowanie naruszeń kondycji (Model Builder & SQL Server)
• Kategoryzowanie problemów z pomocą techniczną (INTERFEJS API)
• Klasyfikowanie obrazów przy użyciu interfejsu API klasyfikacji obrazów (API)
• Rozpoznawanie znaków ruchu przy użyciu wykrywania obiektów (Model Builder)
• Wykrywanie obiektów na obrazach (API)
• Wykrywanie anomalii w sprzedaży produktów (API)
• Prognozowanie zapotrzebowania na wypożyczanie rowerów (interfejs API & SQL Server)
• Tworzenie rekomendacji filmu (INTERFEJS API)

Przewodniki z instrukcjami

Przewodnik z instrukcjami

• Ładowanie danych z różnych źródeł
• Przygotowywanie danych do tworzenia modelu
• Trenowanie & ocenianie modelu
• Przewidywanie przy użyciu wytrenowanego modelu
• Zapisywanie & ładowanie wytrenowanego modelu
• Ponowne trenowanie modelu

Odniesienie

Odwołanie

• Dokumentacja interfejsu API ML.NET
• Dokumentacja interfejsu wiersza polecenia ML.NET
• przykłady ML.NET