ML.NET offers AutoML and productive tools to help you easily build, train, and deploy high-quality custom ML models. ML.NET allows you to leverage other popular ML libraries like Infer.NET, TensorFlow, and ONNX for additional ML scenarios.

ML.NET 提供 AutoML 和高效工具，可帮助用户轻松构建、训练和部署高质量自定义 ML 模型。 ML.NET 允许你利用其他热门 ML 库 (如 Infer.NET、TensorFlow 和 ONNX)来应对其他 ML 方案。 使用 Power BI、Microsoft Defender、Outlook 和 Bing 等公认的 Microsoft 产品使用的相同 ML 框架。 //Step 1. Create an ML Context var ctx = new MLContext(); //Step 2.

ML.NET is a cross-platform open-source machine learning (ML) framework for .NET. ML.NET allows developers to easily build, train, deploy, and consume custom models in their .NET applications without requiring prior expertise in developing machine learning models or experience with other programming languages like Python or R.

ML.net 是为了方便 .NET 程序员消费现有的 ML 模型，以便将 ML 的成果集成到自己的应用程序，开发出能够使用那些训练数据的产品的。 在以前 .NET 程序如果想使用训练好的模型，可能需要把 py 代码封装成一个服务去调用，或者直接在后台启动 Python 进程重定向输入输出获取结果，这显然很麻烦，也很容易出问题。 但是有了 ML.net 之后，由于它兼容了市面上所有的常见数据格式，所以就能原生的、直接的、非常方便快速的使用训练好的模型数据，并将其应用在自己的产 …

2020年12月8日 · 到这里，我们ML.Net就算初步学会使用了，下面，再提供一个官网GIF图片供大家参考。 训练时长. 模型生成器使用 AutoML 浏览多个模型，以查找性能最佳的模型。 更长的训练周期允许 AutoML 通过更多设置来浏览更多模型。 下表汇总了在本地计算机上为一组示例数据集获取良好性能所花的平均时间。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 到此C#使用ML.Net完成人工智能预测的基本使用已经介绍完了。 代码已经传到Github …

2024年1月27日 · 浏览以下 ML.NET 教程，了解如何生成自定义 AI 解决方案并将其集成到 .NET 应用程序。

2024年12月19日 · With ML.NET, you can train a custom model by specifying an algorithm, or you can import pretrained TensorFlow and Open Neural Network Exchange (ONNX) models. Once you have a model, you can add it to your application to make the predictions.

了解如何使用开源 ML.NET 生成自定义机器学习模型并将其集成到应用中。 教程、代码示例等演示了操作方法。 什么是 ML.NET API？ 什么是模型生成器？ 了解如何使用开源 ML.NET 生成自定义机器学习模型并将其集成到应用中。 教程、代码示例等演示了操作方法。

ML.NET 是适用于 .NET 开发人员平台的免费开放源代码和跨平台机器学习框架。 ML.NET 允许你对各种 ML 方案使用 C# 或 F# 来训练、构建和发布定制的机器学习模型。 ML.NET 包括自动机器学习 (AutoML) 等功能以及 ML.NET CLI 和 ML.NET Model Builder 等工具，这使得将机器学习集成到应用中变得更加容易。 ML.NET 对几乎每个方案都遵循相同的基本步骤;它结合了数据加载、转换和模型训练，让你能够轻松地创建机器学习模型。 MLContext 是所有 ML.NET 操作的起点 …

ML.NET 是面向 .NET 开发人员的开源、跨平台的机器学习框架，可将自定义机器学习模型集成到 .NET 应用程序中。 ML.NET 3.0 版本 现已发布，其中包含大量新功能和增强功能！ 此版本中的深度学习场景得到了大幅扩展，新增了对象检测、命名实体识别和问答等新功能。 所有这一切都归功于与 TorchSharp 和 ONNX 模型的集成和互操作性。 我们还将与 LightGBM 的集成更新到最新版本。 通过对 DataFrame 的大量增强和错误修复以及新的 IDataView 互操作性功能，数据处理 …