ML.NET-Standardworkflow: Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen

Als Entwickler ist der Einstieg in die Modellierung maschinellen Lernens eine herausfordernde Aufgabe. Dieser Schwellenwert kann jedoch mithilfe von ML.NET, einem von Microsoft entwickelten Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, leicht gesenkt werden. Mit ML.NET können Entwickler schnell verstehen, wie maschinelles Lernen funktioniert, und mit der Erstellung personalisierter Modelle mithilfe vertrauter Tools und Programmiersprachen beginnen. Der Vorteil dieses Frameworks besteht darin, dass es eine benutzerfreundliche API bereitstellt, die maschinelle Lernaufgaben einfach und intuitiv macht. Darüber hinaus verfügt ML.NET über umfangreiche Funktionen und Erweiterbarkeit, um den Anforderungen verschiedener Projekte gerecht zu werden. Daher ist ML.NET ein leistungsstarkes und effektives Werkzeug für Entwickler, die in den Bereich des maschinellen Lernens einsteigen möchten.

In diesem Artikel wird der Standardprozess zum Erstellen eines Modells für maschinelles Lernen mit ML.NET vorgestellt.

Datenladen: Der erste Schritt besteht darin, die Daten in das ML.NETIDataView-Objekt zu laden. Daten können aus verschiedenen Quellen wie CSV-Dateien, SQL-Datenbanken oder Webdiensten geladen werden.

Bei der Datenvorverarbeitung geht es darum, Daten für die Verwendung beim maschinellen Lernen vorzubereiten. Dazu gehören Aufgaben wie das Bereinigen und Transformieren der Daten, das Auswählen relevanter Funktionen und das Aufteilen der Daten in Trainings- und Testsätze.

Mit dem integrierten maschinellen Lernalgorithmus von ML.NET können wir das Modell anhand des vorbereiteten Datensatzes trainieren. Die maschinellen Lernalgorithmen von ML.NET können auf verschiedene Szenarien angewendet werden, einschließlich binärer Klassifizierung, Klassifizierung mehrerer Klassen, Regression und Clustering.

Bei der Modellbewertung geht es darum, die Leistung des Modells anhand des Testdatensatzes zu bewerten, nachdem es trainiert wurde, um seine Fähigkeit zur Verallgemeinerung auf neue Daten zu verstehen. ML.NET bietet eine Vielzahl von Bewertungsmetriken zur Messung der Modellleistung, einschließlich Genauigkeit, Präzision, Rückruf und AUC. Diese Metriken können uns helfen, die Vorhersagegenauigkeit des Modells, die Fehlerrate und die Leistung des Modells bei Klassifizierungsaufgaben zu verstehen. Durch die Bewertung der Leistung des Modells können wir das beste Modell auswählen und weitere Optimierungen und Verbesserungen durchführen.

Modellbereitstellung ist der Prozess der Anwendung des trainierten Modells auf die Produktionsumgebung. ML.NET bietet eine Vielzahl von Bereitstellungsoptionen, um Benutzern die Auswahl der geeigneten Methode entsprechend ihren Anforderungen zu erleichtern. Eine Möglichkeit besteht darin, das Modell in das ONNX-Format zu exportieren, damit es auf anderen Plattformen verwendet werden kann. Eine andere Möglichkeit besteht darin, das Modell als Binärdatei zu speichern, um es einfach laden und in lokalen Anwendungen verwenden zu können. Darüber hinaus können Sie Azure Machine Learning verwenden, um das Modell als Webdienst bereitzustellen und so eine Online-API für den Aufruf anderer Anwendungen bereitzustellen. Mithilfe dieser Bereitstellungsoptionen können Benutzer Modelle schnell auf tatsächliche Produktionsumgebungen anwenden.

Die Verwendung trainierter Modelle zur Vorhersage ist ein wichtiges Merkmal von ML.NET. ML.NET bietet mehrere Methoden, um diese Funktionalität zu erreichen. Sie können beispielsweise die PredictionEngine-Klasse verwenden, um Vorhersagen zu neuen Daten in einer Produktionsumgebung zu treffen. Darüber hinaus kann das trainierte Modell auch in Binärdateien oder das ONNX-Format exportiert werden, um es auf anderen Plattformen oder Systemen zu verwenden. Das Vorhandensein dieser Funktionen macht die Verwendung von ML.NET für die Modellvorhersage flexibler und bequemer.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonML.NET-Standardworkflow: Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!