Read this article in your language IT | EN | DE | ES
ML.NET - это кросс платформенный фреймворк машинного обучения для .NET разработчиков, а Model Builder - это инструмент UI в Visual Studio, который использует Automated Machine Learning (AutoML), который позволяет легко обучать и использовать собственные модели ML.NET. С ML.NET и Model Builder вы можете создавать собственные модели машинного обучения для таких сценариев, как анализ настроений, прогнозирование цен и даже больше без каких-либо знаний машинного обучения!
ML.NET Model Builder
В этом релизе - Model Builder, представлены и две новые интересные функции:
1. Сценарий классификации изображений – позволяющий обучить Модель, вашим картинкам
2. “Try your model” - делайте прогнозы на выборке входных данных прямо в интерфейсе
Сценарий классификации изображений
Мы продемонстрировали эту функцию в .NET Conf, чтобы классифицировать погоду по изображениям: солнечную, облачную или дождливую. Теперь вы можете обычно обучать классификацию изображений в Model Builder с помощью ваших собственных картинок!
Например, у вас есть набор данных, картинки собак и кошек, и вы хотите использовать эти изображения в модели ML.NET, которая классифицирует новые изображения как «dog» или «cat».
Ваш набор данных должен содержать родительскую папку с помеченными подпапками для каждой категории (например, папку с именем Animals, которая содержит две подпапки: одна с именем Dog, которая содержит обучающие изображения собак, и одна с именем Cat, которая содержит тренировочные изображения кошек
Вы можете использовать код Next Steps и проекты, сгенерированные Model Builder, чтобы легко использовать обученную модель классификации изображений в вашем приложении для конечного пользователя, как в текстовых сценариях.
“Try your model»
После обучения Модели, вы можете использовать ее для прогнозирования ввода образца прямо в пользовательском интерфейсе для сценариев текста или изображения.
Для примера классификации изображений «собака - кошка» можно ввести изображение и просмотреть результаты на шаге «Evaluate» в Model Builder::
Если у вас есть текстовый сценарий, например, прогнозирование цены на такси, вы также можете ввести пример данных в разделе “Try your model”
Оставьте свой отзыв
Если вы столкнулись с какими-либо проблемами, или считаете, что чего-то не хватает или вам действительно нравиться что-то в ML.NET Model Builder, сообщите нам об этом, создав тему в нашем GitHub repo.
Model Builder все еще находится в режиме предварительного просмотра, и ваши отзывы очень важны для определения направления, которое мы используем в этом инструменте!
Начни работу с Model Builder
Вы можете скачать ML.NET Model Builder в VS Marketplace (или в меню расширений Visual Studio).
Узнайте больше в Документах ML.NET или начните работу с этим руководством.
Источник