ML.NET 표준 워크플로: 기계 학습 모델 구축

개발자로서 처음으로 기계 학습 모델링을 시작하는 것은 어려운 작업입니다. 그러나 이 임계값은 Microsoft에서 개발한 오픈 소스 기계 학습 프레임워크인 ML.NET을 사용하여 쉽게 낮출 수 있습니다. ML.NET을 사용하면 개발자는 기계 학습의 작동 방식을 빠르게 이해하고 친숙한 도구와 프로그래밍 언어를 사용하여 개인화된 모델 구축을 시작할 수 있습니다. 이 프레임워크의 장점은 기계 학습 작업을 간단하고 직관적으로 만드는 사용자 친화적인 API 세트를 제공한다는 것입니다. 또한 ML.NET은 다양한 프로젝트의 요구 사항을 충족할 수 있는 풍부한 기능과 확장성을 갖추고 있습니다. 따라서 ML.NET은 기계 학습 분야에 진출하려는 개발자에게 강력하고 효과적인 도구입니다.

이 문서에서는 ML.NET을 사용하여 기계 학습 모델을 구축하는 표준 프로세스를 소개합니다.

데이터 로드: 첫 번째 단계는 ML.NETIDataView 개체에 데이터를 로드하는 것입니다. CSV 파일, SQL 데이터베이스, 웹 서비스 등 다양한 소스에서 데이터를 로드할 수 있습니다.

데이터 전처리는 기계 학습에 사용할 데이터를 준비하는 것입니다. 여기에는 데이터 정리 및 변환, 관련 기능 선택, 데이터를 훈련 및 테스트 세트로 분할하는 등의 작업이 포함됩니다.

ML.NET에 내장된 기계 학습 알고리즘을 사용하여 준비된 데이터 세트에 대해 모델을 훈련할 수 있습니다. ML.NET의 기계 학습 알고리즘은 이진 분류, 다중 클래스 분류, 회귀 및 클러스터링을 포함한 다양한 시나리오에 적용될 수 있습니다.

모델 평가는 새로운 데이터에 일반화하는 능력을 이해하기 위해 모델을 훈련시킨 후 테스트 데이터 세트에 대한 모델의 성능을 평가하는 것입니다. ML.NET은 정확도, 정밀도, 재현율, AUC 등 모델 성능을 측정하기 위한 다양한 평가 메트릭을 제공합니다. 이러한 측정항목은 모델의 예측 정확도, 오류율 및 모델이 분류 작업을 수행하는 방식을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모델 성능을 평가함으로써 최상의 모델을 선택하고 추가 최적화 및 개선을 수행할 수 있습니다.

모델 배포는 훈련된 모델을 프로덕션 환경에 적용하는 프로세스입니다. ML.NET은 사용자가 필요에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있도록 다양한 배포 옵션을 제공합니다. 한 가지 방법은 다른 플랫폼에서 사용할 수 있도록 모델을 ONNX 형식으로 내보내는 것입니다. 또 다른 방법은 로컬 애플리케이션에서 쉽게 로드하고 사용할 수 있도록 모델을 바이너리 파일로 저장하는 것입니다. 또한 Azure Machine Learning을 사용하여 모델을 웹 서비스로 배포하고 다른 애플리케이션이 호출할 수 있는 온라인 API를 제공할 수 있습니다. 이러한 배포 옵션은 사용자가 모델을 실제 생산 환경에 신속하게 적용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예측을 위해 훈련된 모델을 사용하는 것은 ML.NET의 중요한 기능입니다. ML.NET은 이 기능을 달성하기 위한 여러 가지 방법을 제공합니다. 예를 들어 PredictionEngine 클래스를 사용하여 프로덕션 환경의 새 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. 또한 학습된 모델을 다른 플랫폼이나 시스템에서 사용하기 위해 바이너리 파일이나 ONNX 형식으로 내보낼 수도 있습니다. 이러한 기능이 있으면 ML.NET을 모델 예측에 더욱 유연하고 편리하게 사용할 수 있습니다.

위 내용은 ML.NET 표준 워크플로: 기계 학습 모델 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!