Tutoriais do Windows Machine Learning

O Windows Machine Learning pode ser usado em uma variedade de soluções de aplicativo personalizáveis. Aqui, fornecemos vários tutoriais completos que abordam como criar um modelo de Machine Learning com base em uma variedade de serviços não-codificais ou programáticos potenciais e integrá-los a um aplicativo básico do Windows ML. Além disso, abordamos vários métodos avançados para ajustar a funcionalidade do seu aplicativo. E se você estiver procurando apenas um uso introdutório básico das APIs com um modelo existente ou se quiser conferir nossos exemplos, confira mais links abaixo.

Tutoriais completos do aplicativo

Estes tutoriais a seguir abordam a criação de um modelo do Machine Learning e como incorporá-lo a um aplicativo do Windows 10 com o Windows ML.

Ambiente de treinamento sem código

Deseja usar um utilitário existente para treinar um modelo de machine learning? Estes tutoriais abordam instruções passo a passo de ponta a ponta sobre como criar aplicativos do Windows ML com modelos treinados por serviços existentes.

Classificação de imagem com Visão Personalizada e Windows ML

Saiba como usar o serviço de Visão Personalizada do Azure para treinar um modelo de classificação de imagem e implantar esse modelo em um aplicativo do Windows ML para ser executado localmente em seu computador.

Classificação de imagem com ML.NET e Windows ML

Saiba como usar a extensão Model Builder do ML.NET para Visual Studio para criar um modelo ONNX e implantar esse modelo em um aplicativo Windows ML para executar localmente.

Ambiente de treinamento de código

Esses tutoriais abordam maneiras de criar seu próprio código para treinar um modelo do Windows ML, em vez de usar um serviço pré-existente.

Classificação de imagem com PyTorch e Windows ML

Saiba como instalar o PyTorch em seu computador, como usá-lo para treinar um modelo de classificação de imagem, como converter esse modelo no formato ONNX e como implantá-lo em um aplicativo do Windows ML para ser executado localmente em seu computador.

Análise de dados com PyTorch e Windows ML

Saiba como instalar o PyTorch em seu computador, como usá-lo para treinar um modelo de análise de dados, como converter esse modelo no formato ONNX e como implantá-lo em um aplicativo do Windows ML para ser executado localmente em seu computador.

Detecção de objetos com TensorFlow e Windows ML

Saiba como instalar o TensorFlow em seu computador, implementar o aprendizado de transferência com a arquitetura YOLO, converter para o modelo em ONNX e implantá-lo em um aplicativo do Windows ML para ser executado localmente em seu computador.

Recursos avançados:

Se você quiser usar o pacote NuGet do Windows ML, consulte Tutorial: Portar um aplicativo Windows ML existente para o pacote NuGet.

Para obter os recursos e correções mais recentes do Windows ML, consulte nossas notas sobre a versão.

Importante

PyTorch, o logotipo PyTorch e quaisquer marcas relacionadas são marcas comerciais do Facebook, Inc. TensorFlow, o logotipo tensorFlow e quaisquer marcas relacionadas são marcas comerciais do Google Inc.

Observação

Use os seguintes recursos para obter ajuda com o Windows ML:

• Para fazer perguntas ou responder a perguntas técnicas sobre o Windows ML, use a marca windows-machine-learning no Stack Overflow.
• Para relatar um bug, registre um problema no nosso GitHub.