ML.NET 標準ワークフロー: 機械学習モデルの構築

開発者にとって、機械学習モデリングに初めて触れるのは困難な作業です。ただし、このしきい値は、Microsoft が開発したオープンソースの機械学習フレームワークである ML.NET を使用して簡単に下げることができます。 ML.NET を使用すると、開発者は機械学習の仕組みをすぐに理解し、使い慣れたツールやプログラミング言語を使用してパーソナライズされたモデルの構築を開始できます。このフレームワークの利点は、機械学習タスクをシンプルかつ直観的にするユーザーフレンドリーな API を提供することです。さらに、ML.NET には、さまざまなプロジェクトのニーズを満たす豊富な機能と拡張性もあります。したがって、ML.NET は、機械学習の分野に参入したい開発者にとって強力で効果的なツールです。

この記事では、ML.NET を使用して機械学習モデルを構築する標準的なプロセスを紹介します。

データの読み込み: 最初のステップは、データを ML.NETIDataView オブジェクトに読み込みます。データは、CSV ファイル、SQL データベース、Web サービスなどのさまざまなソースからロードできます。

データの前処理とは、機械学習で使用するデータを準備することです。これには、データのクリーニングと変換、関連する特徴の選択、データのトレーニング セットとテスト セットへの分割などのタスクが含まれます。

ML.NET の組み込み機械学習アルゴリズムを使用して、準備されたデータセットでモデルをトレーニングできます。 ML.NET の機械学習アルゴリズムは、バイナリ分類、マルチクラス分類、回帰、クラスタリングなどのさまざまなシナリオに適用できます。

モデルの評価とは、新しいデータに一般化する能力を理解するためにモデルをトレーニングした後、テスト データ セットでのモデルのパフォーマンスを評価することです。 ML.NET は、精度、適合率、再現率、AUC など、モデルのパフォーマンスを測定するためのさまざまな評価メトリクスを提供します。これらのメトリクスは、モデルの予測精度、エラー率、およびモデルが分類タスクでどのように実行されるかを理解するのに役立ちます。モデルのパフォーマンスを評価することで、最適なモデルを選択し、さらなる最適化と改善を行うことができます。

モデルのデプロイメントは、トレーニングされたモデルを実稼働環境に適用するプロセスです。 ML.NET は、ユーザーがニーズに応じて適切な方法を選択できるように、さまざまな展開オプションを提供します。 1 つの方法は、モデルを ONNX 形式にエクスポートして、他のプラットフォームで使用できるようにすることです。もう 1 つの方法は、ローカル アプリケーションで簡単にロードして使用できるように、モデルをバイナリ ファイルとして保存することです。さらに、Azure Machine Learning を使用してモデルを Web サービスとしてデプロイし、他のアプリケーションが呼び出すためのオンライン API を提供できます。これらの展開オプションは、ユーザーが実際の運用環境にモデルを迅速に適用するのに役立ちます。

トレーニングされたモデルを予測に使用することは、ML.NET の重要な機能です。 ML.NET は、この機能を実現するための複数のメソッドを提供します。たとえば、PredictionEngine クラスを使用して、運用環境の新しいデータに対して予測を行うことができます。さらに、トレーニング済みモデルをバイナリ ファイルまたは ONNX 形式にエクスポートして、他のプラットフォームやシステムで使用することもできます。これらの関数の存在により、ML.NET を使用したモデル予測がより柔軟かつ便利になります。

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