ML.NET 教學課程

您可利用下列教學課程，了解如何使用 ML.NET 建置量身打造的機器學習服務解決方案，以及與您的.NET 應用程式相整合：

• 情感分析：示範如何使用 ML.NET 套用二元分類工作。
• GitHub 問題分類：示範如何使用 ML.NET 套用多元分類工作。
• 價格預測工具：示範如何使用 ML.NET 套用迴歸工作。
• Iris 叢集：示範如何使用 ML.NET 套用叢集工作。
• 建議：根據先前使用者的評分產生電影建議
• 影像分類：示範如何將現有的 TensorFlow 模型定型以使用 ML.NET 建立自訂影像分類工具。
• 異常偵測：示範如何為產品銷售資料分析建置異常偵測應用程式。
• 偵測影像中的物件：示範如何使用預先定型的 ONNX 模型來偵測影像中的物件。
• 分類電影評論的情感：了解如何載入預先定型的 TensorFlow 模型，以分類電影評論的情感。

後續步驟

如需更多使用 ML.NET 的範例，請查看 dotnet/machinelearning-samples GitHub 存放庫 \(英文\)。