ML.NET 설명서

오픈 소스 ML.NET 사용하여 사용자 지정 기계 학습 모델을 빌드하고 앱에 통합하는 방법을 알아봅니다. 자습서, 코드 예제 등을 통해 방법을 보여 줍니다.

ML.NET 기본 사항

개요

• ML.NET 개요
• ML.NET API란?
• 모델 작성기란?

video

• 기계 학습 기본 사항

개념

• 기계 학습 작업 & 알고리즘
• 알고리즘을 선택하는 방법

시작하기

• Q&A의 ML.NET

10분 후에 시작

빠른 시작

• ML.NET API 시작(코드 우선)
• Visual Studio에서 모델 작성기 설정(하위 코드)
• macOS, Windows 또는 Linux에 CLI 설치(하위 코드)

자습서

학습

• 예측 유지 관리(모델 작성기)

자습서

• 웹 사이트 주석 감정 분석(모델 작성기)
• 가격 예측(모델 작성기)
• 상태 위반 분류(모델 작성기 & SQL Server)
• API(지원 문제) 분류
• 이미지 분류 API(API)를 사용하여 이미지 분류
• 개체 감지를 사용하여 트래픽 기호 인식(모델 작성기)
• 이미지에서 개체 검색(API)
• 제품 판매에서 변칙 검색(API)
• 자전거 대여 수요 예측(API & SQL Server)
• 영화 추천 빌드(API)

방법 가이드

방법 가이드

• 다양한 원본에서 데이터 로드
• 모델 빌드를 위한 데이터 준비
• 모델 학습 & 평가
• 학습된 모델을 사용하여 예측
• 학습된 모델 로드 & 저장
• 모델 재학습

참조

참조

• ML.NET API 참조
• ML.NET CLI 참조
• ML.NET 샘플