下列教學課程可協助您瞭解如何使用 ML.NET 建置自定義機器學習解決方案，並將其整合到 .NET 應用程式中：
- 情感分析：使用 ML.NET 套用 二元分類 工作。
- GitHub 問題分類：使用 ML.NET 套用 多類別分類 工作。
- 價格預測工具：使用 ML.NET 套用 回歸 工作。
- 鳶尾花分群：使用 ML.NET 套用 分群任務。
- 建議：根據先前的使用者評等產生電影建議
- 影像分類：重新定型現有的 TensorFlow 模型，以使用 ML.NET 建立自定義影像分類器。
- 異常偵測：建置異常偵測應用程式以進行產品銷售數據分析。
- 偵測影像中的物件：使用預先定型的 ONNX 模型偵測影像中的物件。
- 從自定義視覺 ONNX 模型分類影像：使用在 Microsoft自定義視覺服務中定型的 ONNX 模型偵測影像中的物件。
- 分類電影評論的情感：載入預先定型的 TensorFlow 模型，以分類電影評論的情感。
後續步驟
如需使用 ML.NET 的更多範例，請參閱 dotnet/machinelearning-samples GitHub 存放庫。
