ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架。 ML.NET 还包括Model Builder (一个简单的UI工具)和 CLI ,使用自动机器学习(AutoML)构建自定义机器学习(ML)模型变得非常容易。 .NET 开发人员使用 ML.NET,可以利用他们现有 ...
什么是ML.NET ML.NET 使你能够在联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中。 借助此功能,可以使用应用程序的可用数据进行自动预测。 机器学习应用程序利用数据中的模式来进行预测,而不需要进行显式编程。 ML.NET 的核心是机器学习模型 。 该模型指定将输入数据转换为预测所需的步骤。 借助 ML.NET,可以通过指定算法来训练自定义模型,也可以导入预训练的 TensorFlo ...
2020-10-27 14:35 25 3148 推荐指数:
ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架。 ML.NET 还包括Model Builder (一个简单的UI工具)和 CLI ,使用自动机器学习(AutoML)构建自定义机器学习(ML)模型变得非常容易。 .NET 开发人员使用 ML.NET,可以利用他们现有 ...
在本系列的最后,我们将介绍另一种方法,即利用一个预先训练好的CNN来解决我们一直在研究的硬币识别问题。 在这里,我们看一下转移学习,调整预定义的CNN,并使用Model Builder训练我们的硬币识别模型。 我们将使用ML.NET代替Keras.NET。为什么不使用Keras.NET ...
我的实体模型生成器--Entity Models Maker 这是我的第一个作品,花了大概有两个星期时间吧.. 当然不是全天再写,仅仅是有空写写而已, 因为我还要读书,呵呵... 为什么会写它呢? 因为我想偷懒,就这么简单. 百度了不少关键字,除了动软代码生成器外, 并没有找到能够 ...
每一个乐高迷都拥有很多的颜色块,需要进行排序和按类型分拣,按照《Organizing your LEGO Bricks》或许有所帮助,但这不是一个简单的任务,因为有很多颜色块有非常微妙的差异。如果换作一个典型的程序员可以做什么来解决这个问题呢?你猜对了 - 建立一个程序使用 ML.NET 来识别乐 ...
RFM模型 在众多的客户价值分析模型中,RFM模型是被广泛应用的,尤其在零售和企业服务领域堪称经典的分类手段。它的核心定义从基本的交易数据中来,借助恰当的聚类算法,反映出对客户较为直观的分类指示,对于没有数据分析和机器学习技术支撑的初创企业,它是简单易上手的客户分析途径之一。 RFM ...
之前我写过的一篇《基于 ONNX 在 ML.NET 中使用 Pytorch 训练的垃圾分类模型》,介绍到了 ML.NET 是如何实现图像分类的,此后我收到好多留言提出了更多的场景,比如某个在线学习应用,希望学生按照视频的要求做一个指定的动作,完成形体训练,又比如某个内部调度系统,希望通过某种肢体 ...
前言 Visual Studio2019 Preview中提供了图形界面的ML.Net,所以,只要我们安装Visual Studio2019 Preview就能简单的使用ML.Net了,因为我的电脑已经安装了Visual Studio2019,所以我不需要重头安装Visual ...
ML.NET 在经典机器学习范畴内,对分类、回归、异常检测等问题开发模型已经有非常棒的表现了,我之前的文章都有过介绍。当然我们希望在更高层次的领域加以使用,例如计算机视觉、自然语言处理和信号处理等等领域。 图像识别是计算机视觉的一类分支,AI研发者们较为熟悉的是使用TensorFlow ...