Руководство по машинному обучению .NET

В разделе "Практическое руководство по ML.NET" можно найти краткие ответы на распространенные вопросы. В некоторых случаях статьи могут быть перечислены в нескольких разделах, чтобы упростить их поиск.

Загрузка данных

• Загрузка данных из файлов и баз данных SQL.

Подготовка данных

• Предварительно обработайте обучающие данные с нормализаторами для обработки данных.

Обучение модели

• Обучение модели машинного обучения с помощью перекрестной проверки.

• Обучение модели регрессии для прогнозирования значения с помощью ML.NET.

Объясняемость модели

• Определите важность признаков моделей с помощью важности функции Permutation.

Бежать

• Проверьте промежуточные значения данных во время обработки конвейера ML.NET.

• Загрузите обученную модель машинного обучения.

• Создание прогнозов с обученной моделью.

Вероятностный (Infer.NET)

• Разработайте приложение для составления списка матчей игр с помощью Infer.NET и вероятностного программирования.