Makine öğrenmesi modeli nedir?

Makine öğrenmesi modeli, belirli desen türlerini tanıyacak şekilde eğitilmiş bir nesnedir (yerel olarak bir dosyada depolanır). Modeli bir veri kümesi üzerinde eğiterek bu verilere mantık yürütmesi ve bu verilerden öğrenmesi için kullanabileceği bir algoritma sağlarsınız.

Modeli eğitdikten sonra, daha önce görmediği veriler üzerinde mantık oluşturmak ve bu veriler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanabilirsiniz. Örneğin, bir kullanıcının duygularını yüz ifadelerine göre tanıyabilen bir uygulama oluşturmak istediğinizi varsayalım. Modeli eğitmek için her biri belirli bir duyguyla etiketlenmiş yüzlerin görüntülerini sağlayabilir ve ardından bu modeli herhangi bir kullanıcının duygularını tanıyabilen bir uygulamada kullanabilirsiniz.

Windows ML modeli akış grafiğiWindows ML model flow graphic

Machine Learning ne zaman kullanılır?

İyi makine öğrenmesi senaryoları genellikle aşağıdaki yaygın özelliklere sahiptir:

1. Bunlar, otomatikleştirmek istediğiniz ve tutarlı sonuçlara ihtiyaç duyduğunuz yinelenen bir karar veya değerlendirme içerir.
2. Bir kararın ardındaki çözümü veya ölçütleri açıkça açıklamak zor veya imkansızdır.
3. Durumu açıklayıp doğru sonuçla eşleyebileceğiniz verileri veya mevcut örnekleri etiketlediniz.

Windows Machine Learning, modelleri için Açık Sinir Ağı Değişimi (ONNX) biçimini kullanır. Önceden eğitilmiş bir modeli indirebilir veya kendi modelinizi eğitebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Windows ML için ONNX modellerini alma.

Kullanmaya başlama

tam uygulama öğreticilerimizden birini izleyerek veya doğrudan Windows Machine Learning örneklerine atlayarak Windows Machine Learning'i kullanmaya başlayabilirsiniz.

Not

Windows ML ile ilgili yardım için aşağıdaki kaynakları kullanın:

• Windows ML hakkında teknik sorular sormak veya yanıtlamak için lütfen Stack Overflowüzerindeki windows-machine-learning etiketini kullanın.
• Bir hatayı bildirmek için lütfen GitHubile ilgili bir sorun oluşturun.