Aliran Kerja Standard ML.NET: Membina Model Pembelajaran Mesin

Sebagai pembangun, menyertai pemodelan pembelajaran mesin buat kali pertama adalah tugas yang mencabar. Walau bagaimanapun, ambang ini boleh diturunkan dengan mudah menggunakan ML.NET, rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang dibangunkan oleh Microsoft. Dengan ML.NET, pembangun boleh memahami dengan cepat cara pembelajaran mesin berfungsi dan mula membina model yang diperibadikan menggunakan alat dan bahasa pengaturcaraan yang biasa. Kelebihan rangka kerja ini ialah ia menyediakan satu set API mesra pengguna yang menjadikan tugasan pembelajaran mesin mudah dan intuitif. Di samping itu, ML.NET juga mempunyai ciri yang kaya dan kebolehlanjutan untuk memenuhi keperluan projek yang berbeza. Oleh itu, ML.NET ialah alat yang berkuasa dan berkesan untuk pembangun yang ingin menceburi bidang pembelajaran mesin.

Artikel ini akan memperkenalkan proses standard membina model pembelajaran mesin menggunakan ML.NET.

Pemuatan data: Langkah pertama ialah memuatkan data ke dalam objek ML.NETIDataView. Data boleh dimuatkan daripada pelbagai sumber seperti fail CSV, pangkalan data SQL atau perkhidmatan web.

Pemprosesan data adalah untuk menyediakan data untuk digunakan dalam pembelajaran mesin. Ini termasuk tugas seperti membersihkan dan mengubah data, memilih ciri yang berkaitan dan membahagikan data kepada set latihan dan ujian.

Menggunakan algoritma pembelajaran mesin terbina dalam ML.NET, kami boleh melatih model pada set data yang disediakan. Algoritma pembelajaran mesin ML.NET boleh digunakan pada pelbagai senario, termasuk klasifikasi binari, klasifikasi berbilang kelas, regresi dan pengelompokan.

Penilaian model adalah untuk menilai prestasi model pada set data ujian selepas melatihnya untuk memahami keupayaannya untuk membuat generalisasi kepada data baharu. ML.NET menyediakan pelbagai metrik penilaian untuk mengukur prestasi model, termasuk ketepatan, ketepatan, penarikan semula dan AUC. Metrik ini boleh membantu kami memahami ketepatan ramalan model, kadar ralat dan cara model berprestasi pada tugasan pengelasan. Dengan menilai prestasi model, kami boleh memilih model terbaik dan membuat pengoptimuman dan penambahbaikan selanjutnya.

Penempatan model ialah proses menerapkan model terlatih pada persekitaran pengeluaran. ML.NET menyediakan pelbagai pilihan penempatan untuk memudahkan pengguna memilih kaedah yang sesuai mengikut keperluan mereka. Satu cara ialah mengeksport model ke format ONNX supaya ia boleh digunakan pada platform lain. Cara lain ialah menyimpan model sebagai fail binari untuk memuatkan dan digunakan dengan mudah dalam aplikasi tempatan. Selain itu, anda boleh menggunakan Pembelajaran Mesin Azure untuk menggunakan model sebagai perkhidmatan web, menyediakan API dalam talian untuk panggilan aplikasi lain. Pilihan penggunaan ini boleh membantu pengguna menggunakan model dengan cepat pada persekitaran pengeluaran sebenar.

Menggunakan model terlatih untuk ramalan adalah ciri penting ML.NET. ML.NET menyediakan pelbagai kaedah untuk mencapai fungsi ini. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan kelas PredictionEngine untuk membuat ramalan pada data baharu dalam persekitaran pengeluaran. Selain itu, model terlatih juga boleh dieksport ke fail binari atau format ONNX untuk digunakan dalam platform atau sistem lain. Kewujudan fungsi ini menjadikan penggunaan ML.NET untuk ramalan model lebih fleksibel dan mudah.

Atas ialah kandungan terperinci Aliran Kerja Standard ML.NET: Membina Model Pembelajaran Mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!