ML.NET öğreticileri
Aşağıdaki öğreticiler, özel makine öğrenmesi çözümleri oluşturmak ve bunları .NET uygulamalarınıza tümleştirerek ML.NET'i nasıl kullanabileceğinizi anlamanızı sağlar:
- Yaklaşım analizi: ML.NET kullanarak ikili sınıflandırma görevinin nasıl uygulanabileceklerini gösterir.
- GitHub sınıflandırması: ML.NET kullanarak çok sınıflı sınıflandırma görevinin nasıl uygulanabileceklerini gösterir.
- Fiyat tahmincisi: ML.NET kullanarak regresyon görevinin nasıl uygulanabileceklerini gösterir.
- Iris kümeleme: ML.NET kullanarak kümeleme görevinin nasıl uygulanabileceklerini gösterir.
- Öneri: Önceki kullanıcı derecelendirmelerine göre film önerileri oluşturma
- Görüntü sınıflandırma: ML.NET kullanarak özel görüntü sınıflandırıcısı oluşturmak için mevcut tensorFlow modelini yeniden eğitin.
- Anomali algılama: Ürün satış verileri analizi için bir anomali algılama uygulaması derlemeyi gösteriyor.
- Görüntülerdeki nesneleri algılama: Önceden eğitilmiş bir ONNX modeli kullanarak görüntülerdeki nesneleri algılamayı gösterir.
- Film incelemelerinin yaklaşımını sınıflandırma: Film incelemelerinin yaklaşımını sınıflandırmak için önceden eğitilmiş bir TensorFlow modelini yükleme hakkında bilgi öğrenin.
Sonraki Adımlar
ML.NET kullanan diğer örnekler için dotnet/machinelearning-samples GitHub bakın.