ML.NET 文件

了解如何使用開放原始碼 ML.NET 建置自訂的機器學習模型，並將其整合至應用程式。 教學課程、程式碼範例等資源會為您示範。

ML.NET 基本概念

概觀

• 什麼是 ML.NET API？
• 什麼是 Model Builder？

video

• 機器學習服務基本概念

概念

• 機器學習工作與演算法
• 如何選擇演算法

開始使用

• Q&A 上的 ML.NET

10 分鐘快速入門

快速入門

• 開始使用 ML.NET API (程式碼優先)
• 在 Visual Studio 中設定 Model Builder (低程式碼)
• 在 macOS、Windows 或 Linux 上安裝 CLI (低程式碼)

教學課程

訓練

• 預測性維護 (Model Builder)

教學課程

• 分析網站留言情感 (Model Builder)
• 預測價格 (Model Builder)
• 分類健康情況違規 (Model Builder 與 SQL Server)
• 分類支援問題 (API)
• 使用影像分類 API 分類影像 (API)
• 使用物件偵測來辨識流量徵兆 (Model Builder)
• 偵測影像中的物件 (API)
• 偵測產品銷售中的異常 (API)
• 預測自行車租借需求 (API 與 SQL Server)
• 建置電影推薦工具 (API)

操作指南

操作指南

• 從各種來源載入資料
• 準備資料以建置模型
• 定型與評估模型
• 使用定型的模型預測
• 儲存與載入定型的模型
• 重新定型模型

參考

參考

• ML.NET API 參考
• ML.NET CLI 參考
• ML.NET 範例