Exercício: consumir um modelo no aplicativo de console .NET

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Você dedicou um tempo a treinar um modelo e usar métricas de avaliação para selecionar o melhor modelo para seus dados. Agora é hora de usá-lo para usar fazer previsões nos dispositivos da sua empresa. Nesta unidade, você vai criar um aplicativo de console que recebe novos dados e usa o seu modelo para prever se o dispositivo vai falhar ou não.

Adicionar o aplicativo de console à solução

Na etapa Consumir da tela do Model Builder:

  1. Selecione Adicionar à solução para o modelo de aplicativo de console.
  2. Na caixa de diálogo Adicionar aplicativo de console de exemplo, digite o nome PredictiveMaintenanceConsole.
  3. Selecione Adicionar à solução.

Captura de tela que mostra seleções para consumir um modelo de machine learning em um aplicativo de console do dot NET.

Depois de alguns segundos, um novo aplicativo de console .NET é adicionado à sua solução.

Execute seu aplicativo.

  1. No Gerenciador de Soluções do Visual Studio, clique com o botão direito do mouse no projeto PredictiveMaintenanceConsole.

  2. Selecione Definir como Projeto de Inicialização.

  3. Inicie seu aplicativo.

  4. Uma janela de console é aberta e gera um texto de saída semelhante ao seguinte:

    Using model to make single prediction -- Comparing actual Machine_failure with predicted Machine_failure from sample data...


Product_ID: M14860
Type: M
Air_temperature: 298.1
Process_temperature: 308.6
Rotational_speed: 1551
Torque: 42.8
Tool_wear: 0
Machine_failure: 0


Predicted Machine_failure: 0


=============== End of process, hit any key to finish ===============

Dica

Para esta demonstração, o exemplo de dados embutido em código padrão foi usado para executar o aplicativo e fazer previsões. Em uma configuração de uso real, você desejaria obter entradas de um arquivo ou do console e fazer previsões sobre esses dados.

Parabéns! Você consumiu um modelo de machine learning usando o ML.NET e o Model Builder.