Практические руководства по использованию .NET в машинном обучении

В практическом руководстве по ML.NET в разделе с инструкциями содержатся ответы на часто задаваемые вопросы. В некоторых случаях для облегчения поиска статьи могут быть указаны в нескольких разделах.

Загрузка данных

• Загрузка данных из файлов и баз данных SQL

Подготовка данных

• Предобработка данных для обучения с помощью методов нормализации для использования в обработке данных

Обучение модели

• Обучение модели машинного обучения с помощью перекрестной проверки

• Обучение регрессионной модели для прогнозирования значения с помощью ML.NET

Объясняемость модели

• Определение важности функций моделей с помощью средства Permutation Feature Importance

Выполнить

• Проверка значений промежуточных данных при конвейерной обработке ML.NET

• Загрузка обученной модели машинного обучения

• Прогнозирование с помощью обученной модели

Вероятностное обучение (Infer.NET)

• Создайте приложение со списком матчей с помощью Infer.NET и вероятностного программирования