Documentação do ML.NET

Aprenda a usar o ML.NET de código aberto para criar modelos de machine learning personalizados e integrá-los a aplicativos. Os tutoriais, os exemplos de código e mais mostram como fazer isso.

Noções básicas do ML.NET

Visão geral

• O que é a API do ML.NET?
• O que é o Construtor de modelo?

video

• Noções básicas de aprendizado de máquina

Conceito

• Tarefas e algoritmos de machine learning
• Como escolher um algoritmo

Começar agora

• ML.NET no Q&A

Comece a usar em 10 minutos

Início Rápido

• Introdução à API de ML.NET (code-first)
• Configurar o Model Builder no Visual Studio (baixa codificação)
• Instalar a CLI no macOS, Windows ou no Linux (baixa codificação)

Tutoriais

Treinamento

• Manutenção preditiva (Model Builder)

Tutorial

• Analisar o sentimento de comentário do site (Model Builder)
• Prever preços (Model Builder)
• Categorizar violações de integridade (Model Builder e SQL Server)
• Categorizar problemas de suporte (API)
• Classificar imagens com a API (API de classificação de imagem)
• Usar a detecção de objetos para reconhecer sinais de tráfego (Model Builder)
• Detectar objetos em imagens (API)
• Detectar anomalias na venda de produto (API)
• Previsão da demanda de aluguel de bicicletas (API e SQL Server)
• Criar uma recomendação de filme (API)

Guias de instruções

Guia de Instruções

• Carregar dados de várias fontes
• Preparar dados para criar um modelo
• Treinar e avaliar um modelo
• Fazer previsões com um modelo treinado
• Salvar e carregar um modelo treinado
• Treinar um modelo novamente

Referência

Referência

• Referência de API do ML.NET
• Referência da CLI do ML.NET
• Exemplos do ML.NET