주요 콘텐츠로 건너뛰기

이 브라우저는 더 이상 지원되지 않습니다.

최신 기능, 보안 업데이트, 기술 지원을 이용하려면 Microsoft Edge로 업그레이드하세요.

Microsoft Edge 다운로드 Internet Explorer 및 Microsoft Edge에 대한 추가 정보
영어로 읽기
영어로 읽기 편집
Twitter LinkedIn Facebook 메일

ML.NET 설명서

오픈 소스 ML.NET을 사용하여 사용자 지정 기계 학습 모델을 개발하고 이를 앱에 연결하는 방법을 알아봅니다. 자습서, 코드 예제 등을 통해 방법이 제시됩니다.

ML.NET 기본 사항

개요

  • ML.NET이란?
  • 모델 작성기란?

video

  • 기계 학습 기본 사항

개념

  • 기계 학습 작업 및 알고리즘
  • 알고리즘을 선택하는 방법

시작하기

  • ML.NET 질문 및 답변

10분 만에 시작

빠른 시작

  • ML.NET API 시작(코드 중심)
  • Visual Studio에서 Model Builder 설정(로우 코드)
  • macOS, Windows 또는 Linux에 CLI 설치(로우 코드)

자습서

학습

  • 예측 유지 관리(Model Builder)

자습서

  • 웹 사이트 의견 감정 분석(모델 작성기)
  • 가격 예측( 모델 작성기)
  • 상태 위반 범주화(모델 작성기 및 SQL Server)
  • 지원 문제 범주화(API)
  • 이미지 분류 API를 사용하여 이미지 분류(API)
  • 개체 감지를 사용하여 트래픽 기호 인식(Model Builder)
  • 이미지에서 개체 검색(API)
  • 제품 판매의 변칙 검색(API)
  • 자전거 대여 수요 예측(API 및 SQL Server)
  • 영화 추천기 빌드(API)

방법 가이드

방법 가이드

  • 다양한 소스에서 데이터 로드
  • 모델 구축에 사용할 데이터 준비
  • 모델 학습 및 평가
  • 학습된 모델로 예측
  • 학습된 모델 저장 및 로드
  • 모델 재학습

참조

참조

  • ML.NET API 참조
  • ML.NET 샘플
  • 이전 버전
  • 블로그
  • 참가
  • 개인 정보 취급 방침
  • 사용 조건
  • 상표
  • © Microsoft 2023
  • 이전 버전
  • 블로그
  • 참가
  • 개인 정보 취급 방침
  • 사용 조건
  • 상표
  • © Microsoft 2023