ML.NET

Os seguintes tutoriais permitem-lhe compreender como usar ML.NET para construir soluções personalizadas de aprendizagem automática e integrá-las nas suas aplicações .NET:

• Análise de sentimento: demonstra como aplicar uma tarefa de classificação binária utilizando ML.NET.
• GitHub classificação de emissão: demonstra como aplicar uma tarefa de classificação multiclasse utilizando ML.NET.
• Previsão de preços: demonstra como aplicar uma tarefa de regressão utilizando ML.NET.
• Agrupamento de íris: demonstra como aplicar uma tarefa de agrupamento utilizando ML.NET.
• Recomendação: gerar recomendações de filme com base em classificações de utilizadores anteriores
• Classificação de imagem: demonstra como reconverter um modelo tensorFlow existente para criar um classificador de imagem personalizado utilizando ML.NET.
• Deteção de anomalias: demonstra como construir uma aplicação de deteção de anomalias para análise de dados de venda de produtos.
• Detetar objetos em imagens: demonstra como detetar objetos em imagens utilizando um modelo ONNX pré-treinado.
• Classifique o sentimento das críticas cinematográficas: aprenda a carregar um modelo tensorFlow pré-treinado para classificar o sentimento das críticas cinematográficas.

Passos Seguintes

Para mais exemplos que utilizem ML.NET, consulte o repositório dotnet/machinelearning GitHub.