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Qu’est-ce qu’un modèle Machine Learning ?

Un modèle Machine Learning est un objet (stocké localement dans un fichier) qui a été formé pour reconnaître certains types de modèles. Vous entraînez un modèle sur un ensemble de données, en lui fournissant un algorithme qu’il peut utiliser pour raisonner et apprendre à partir de ces données.

Une fois que vous avez entraîné le modèle, vous pouvez l’utiliser pour raisonner sur les données qu’il n’a pas vus auparavant et effectuer des prédictions sur ces données. Par exemple, supposons que vous souhaitez créer une application qui peut reconnaître les émotions d’un utilisateur en fonction de ses expressions faciales. Vous pouvez entraîner un modèle en lui fournissant des images de visages étiquetés avec une certaine émotion, puis vous pouvez utiliser ce modèle dans une application qui peut reconnaître l’émotion de n’importe quel utilisateur.

Graphique de flux de modèle Windows ML

Quand utiliser Machine Learning

De bons scénarios de Machine Learning ont souvent les propriétés courantes suivantes :

  1. Ils impliquent une décision ou une évaluation répétée que vous souhaitez automatiser et avoir besoin de résultats cohérents.
  2. Il est difficile ou impossible de décrire explicitement la solution ou les critères derrière une décision.
  3. Vous avez étiqueté des données ou des exemples existants dans lesquels vous pouvez décrire la situation et la mapper au résultat correct.

Windows Machine Learning utilise le format Open Neural Network Exchange (ONNX) pour ses modèles. Vous pouvez télécharger un modèle préentraîné, ou vous pouvez entraîner votre propre modèle. Pour plus d’informations, consultez Obtenir des modèles ONNX pour Windows ML .

Démarrer

Vous pouvez commencer à utiliser Windows Machine Learning en suivant l’un de nos didacticiels complets ou en accédant directement aux exemples Windows Machine Learning.

Remarque

Utilisez les ressources suivantes pour obtenir de l’aide sur Windows ML :

  • Pour poser ou répondre à des questions techniques sur Windows ML, utilisez la balise Windows-Machine Learning sur Stack Overflow.
  • Pour signaler un bogue, veuillez signaler un problème sur notre GitHub.