Dokumentasi ML.NET

Pelajari cara menggunakan ML.NET sumber terbuka untuk membangun model pembelajaran mesin kustom dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi. Tutorial, contoh kode, dan lainnya menunjukkan caranya.

dasar-dasar ML.NET

Gambaran Umum

• Apa itu API ML.NET?
• Apa itu Model Builder?

video

• Dasar-dasar pembelajaran mesin

Konsep

• Tugas pembelajaran mesin & algoritma
• Cara memilih algoritma

Memulai

• ML.NET pada Tanya Jawab

Mulai dalam 10 menit

Mulai Cepat

• Mulai menggunakan API ML.NET (code-first)
• Menyiapkan Model Builder di Visual Studio (kode rendah)
• Menginstal CLI di macOS, Windows, atau Linux (kode rendah)

Tutorial

Pelatihan

• Pemeliharaan prediktif (Pembuat Model)

Tutorial

• Menganalisis sentimen komentar situs web (Pembuat Model)
• Memprediksi harga (Pembuat Model)
• Mengategorikan pelanggaran kesehatan (Pembuat Model & SQL Server)
• Mengategorikan masalah dukungan (API)
• Mengklasifikasikan gambar dengan API Klasifikasi Gambar (API)
• Menggunakan deteksi objek untuk mengenali tanda lalu lintas (Model Builder)
• Mendeteksi objek dalam gambar (API)
• Mendeteksi anomali dalam penjualan produk (API)
• Prakiraan permintaan penyewaan sepeda (API & SQL Server)
• Membuat pemberi rekomendasi film (API)

Panduan cara kerja

Panduan Penggunaan

• Memuat data dari berbagai sumber
• Menyiapkan data untuk membangun model
• Melatih & mengevaluasi model
• Membuat prediksi dengan model terlatih
• Simpan & muat model terlatih
• Melatang ulang model

Referensi

Referensi

• Referensi API ML.NET
• referensi CLI ML.NET
• sampel ML.NET