Guide pratiche di Machine Learning per .NET

Nella sezione Procedura della guida ML.NET è possibile trovare risposte rapide alle domande comuni. In alcuni casi, gli articoli potrebbero essere elencati in più sezioni per semplificarne la ricerca.

Carica dati

• Caricare dati da file e database SQL.

Prepara i dati

• Preprocessare i dati di addestramento con normalizzatori da usare nell'elaborazione dei dati.

Addestrare il modello

• Eseguire il training di un modello di Machine Learning usando la convalida incrociata.

• Addestrare un modello di regressione per predire un valore usando ML.NET.

Spiegazione del modello

• Determinare l'importanza della funzionalità dei modelli con Importanza della funzionalità permutazione.

Correre

• Esaminare i valori intermedi dei dati durante l'elaborazione della pipeline ML.NET.

• Caricare un modello di Machine Learning sottoposto a training.

• Fare predizioni con un modello addestrato.

Probabilistico (Infer.NET)

• Creare un'app elenco degli incontri di gioco con Infer.NET e programmazione probabilistica.