ML.NET tutoriais

Os tutoriais a seguir ajudam você a entender como usar ML.NET para criar soluções personalizadas de aprendizado de máquina e integrá-las em seus aplicativos .NET:

• Análise de sentimento: aplique uma tarefa de classificação binária usando ML.NET.
• Classificação de problemas do GitHub: aplique uma tarefa de classificação de várias classes usando ML.NET.
• Previsor de preço: realize uma tarefa de regressão usando ML.NET.
• Iris clustering: aplique uma tarefa de clustering usando ML.NET.
• Recomendação: gerar recomendações de filmes com base em classificações de usuários anteriores
• Classificação de imagem: treine novamente um modelo existente do TensorFlow para criar um classificador de imagem personalizado usando ML.NET.
• Deteção de anomalias: crie um aplicativo de deteção de anomalias para análise de dados de vendas de produtos.
• Detetar objetos em imagens: detete objetos em imagens usando um modelo ONNX pré-treinado.
• Categorizar uma imagem do modelo ONNX do Custom Vision: detete objetos em imagens usando um modelo ONNX treinado no serviço Microsoft Custom Vision.
• Classifique o sentimento das críticas de filmes: carregue um modelo TensorFlow pré-treinado para classificar o sentimento das críticas de filmes.

Próximos passos

Para obter mais exemplos que usam ML.NET, consulte o repositório GitHub dotnet/machinelearning-samples .