Návody k strojovému učení v .NET

V části Postupy v průvodci ML.NET najdete rychlé odpovědi na běžné otázky. V některých případech můžou být články uvedené v několika oddílech, aby se daly snadno najít.

Načtení dat

• Načtěte data ze souborů a databází SQL.

Příprava dat

• Předzpracuje trénovací data s normalizátory, které se použijí při zpracování dat.

Trénování modelu

• Trénování modelu strojového učení pomocí křížového ověření

• Trénování regresního modelu k predikci hodnoty pomocí ML.NET

Vysvětlitelnost modelu

• Určete důležitost funkcí modelů s důležitostí funkce Permutation.

Běž!

• Zkontrolujte mezilehlé hodnoty dat během zpracování dat v pipeline ML.NET.

• Načtěte natrénovaný model strojového učení.

• Vytváření předpovědí pomocí natrénovaného modelu

Pravděpodobnostní (Infer.NET)

• Vytvořte aplikaci seznamu zápasů s Infer.NET a pravděpodobnostickým programováním.