Tutoriais do ML.NET

Com os tutoriais a seguir, você aprenderá como usar o ML.NET para criar soluções de machine learning personalizadas e integrá-las em seus aplicativos do .NET:

• Análise de sentimento: demonstra como aplicar uma tarefa de classificação binária usando o ML.NET.
• Classificação de problemas do GitHub: demonstra como aplicar uma tarefa de classificação multiclasse usando o ML.NET.
• Previsão de preços: demonstra como aplicar uma tarefa de regressão usando o ML.NET.
• Clustering de Iris: demonstra como aplicar uma tarefa de clustering usando o ML.NET.
• Recomendação: gerar recomendações de filmes com base nas classificações anteriores do usuário
• Classificação de imagem: demonstra como readaptar um modelo existente do TensorFlow para criar um classificador de imagens personalizado usando o ML.NET.
• Detecção de anomalias: demonstra como criar um aplicativo de detecção de anomalias para a análise de dados de vendas do produto.
• Detectar objetos em imagens: demonstra como detectar objetos em imagens usando um modelo ONNX pré-treinado.
• Classificar o sentimento das avaliações de filmes: saiba como carregar um modelo pré-treinado do TensorFlow para classificar o sentimento de avaliações de filmes.

Próximas etapas

Confira mais exemplos que usam o ML.NET no repositório do GitHub do dotnet/machinelearning-samples.