Gyakorlat: Modell felhasználása .NET-konzolalkalmazásban

  • 2 perc

Egy kis időt töltött egy modell betanításával és kiértékelési metrikákkal az adatokhoz legjobb modell kiválasztásához. Itt az ideje, hogy a vállalat eszközein előrejelzéseket készítsünk. Ebben a leckében egy olyan konzolalkalmazást fog létrehozni, amely új adatokat vesz fel, és a modell használatával előrejelzi, hogy az eszköz meghibásodik-e vagy sem.

A konzolalkalmazás hozzáadása a megoldáshoz

A Model Builder képernyő Felhasználás lépésében:

  1. Válassza a Megoldás hozzáadása a konzolalkalmazás-sablonhoz lehetőséget.
  2. A Mintakonzol alkalmazás hozzáadása párbeszédpanelen adja meg a PredictiveMaintenanceConsole nevet.
  3. Válassza a Hozzáadás a megoldáshoz lehetőséget.

Screenshot that shows selections for consuming a machine learning model in a dot NET console application.

Néhány másodperc elteltével a rendszer hozzáad egy új .NET-konzolalkalmazást a megoldáshoz.

Az alkalmazás futtatása

  1. A Visual Studio Megoldáskezelő kattintson a jobb gombbal a PredictiveMaintenanceConsole projektre.

  2. Válassza a Beállítás indítási projektként lehetőséget.

  3. Indítsa el az alkalmazást.

  4. Megnyílik egy konzolablak, és a következőhöz hasonló kimeneti szöveget hoz létre:

    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 ===============

Tipp.

Ebben a bemutatóban az alapértelmezett, szigorúan kódolt adatmintát használták az alkalmazás futtatásához és az előrejelzések készítéséhez. Egy valós beállítás esetén egy fájlból vagy a konzolról szeretne bemeneteket készíteni, és előrejelzéseket készíteni az adatokról.

Gratulálunk! Gépi tanulási modellt használt fel a ML.NET és a Model Builder használatával.