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当.NET遇到机器学习

dotNET跨平台 • 2 年前 • 199 次点击  

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ML.NET 是面向 .NET 开发人员的开源跨平台机器学习框架,你可以使用 C# 或 F# 创建自定义 ML 模型,而无需离开.NET 生态系统。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,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 TensorFlow 和 ONNX 模型。拥有模型后,可以将其添加到应用程序中进行预测。可以使用 ML.NET 进行的预测类型的示例:



ML.NET 在使用 .NET Core 的 Windows、Linux 和 macOS 或使用 .NET Framework 的 Windows 上运行。所有平台均支持 64 位。Windows 支持 32 位,TensorFlow、LightGBM 和 ONNX 相关功能除外。

简单介绍了什么是ML.NET之后,我们为你准备了Let’s Learn .NET系列栏目之机器学习篇,帮助你更加直观地了解,以及文末也附上免费的学习素材,内容丰富,可以先收藏再学习哦!



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