ML.NET是面向.NET开发人员的跨平台机器学习框架,而Model Builder是Visual Studio中的UI工具,它使用自动机器学习(AutoML)轻松地允许您训练和使用自定义ML.NET模型.借助ML.NET和Model Builder,您可以在没有任何机器学习经验的情况下为情绪分析,价格预测等场景创建自定义机器学习模型! ML.NET Model Builder 此版本的Model Builder带有bug修复和两个令人兴奋的新功能: 图像分类方案–使用您自己的图像在本地训练图像…

ML.Net Model Builder ML.NET技术研究系列1-入门篇   近期团队在研究机器学习,希望通过机器学习实现补丁发布评估,系统异常检测.业务场景归纳一下: 收集整理数据(发布相关的异常日志.告警数据),标识出补丁发布情况(成功.失败) 选择一个机器学习的Model进行Train训练 基于训练出的模型(准确度要高)进行最新补丁发布情况预测 典型的机器学习-监督学习的场景.作为.Net的忠实用户,最近火热的ML.NET务必要尝试.应用一把.今天这篇文章作为一个入门,分享给大家. 先…

https://mp.weixin.qq.com/s/THqyhoLbbuXXAtdQXRQDdA   介绍构建硬件模型的Builder.   1. DynamicContext   ​​ 动态上下文,供构建硬件模型时,存放上下文状态信息.     2. Builder   ​​   Builder使用DynamicContext存储数据.供其他类获取和存储信息使用.   3. ClockAndReset   这里以clock和reset为例.   1) DynamicContext中,定义了c…

ArcGIS10中使用过程中,Bug不少.尽管有了SP3,但模型耦合的深层次的应用中还是错误不少.目前只是遇到一个,利用躲避的方法解决一个.例如,从NetCDF中抽出的数据表,必须在内存和数据库中都存在的条件下,Python程序才能运行成功,花了许多时间才得出这样的躲避方法.如下图的抽取计算数据为例,抽出NetCDF的数据表为内存视图,将该内存视图转存为Geodatabase的存储数据表,在没有表映射的条件下总是无法输出字段. 这里实际上可能是ArcGIS10的Bug.如果在制作过程中有具体数据…

近期团队在研究机器学习,希望通过机器学习实现补丁发布评估,系统异常检测.业务场景归纳一下: 收集整理数据(发布相关的异常日志.告警数据),标识出补丁发布情况(成功.失败) 选择一个机器学习的Model进行Train训练 基于训练出的模型(准确度要高)进行最新补丁发布情况预测 典型的机器学习-监督学习的场景.作为.Net的忠实用户,最近火热的ML.NET务必要尝试.应用一把.今天这篇文章作为一个入门,分享给大家. 先拉个提纲吧: 1. ML.Net Model Builder 介绍及安装部署 2.…

随着谷歌,Facebook发布他们的工具机器学习工具Tensorflow 2和PyTorch ,微软的CNTK 2.7之后不再继续更新(https://docs.microsoft.com/zh-cn/cognitive-toolkit/releasenotes/cntk_2_7_release_notes),Build 2019 微软也发布了ML.NET 1.0 ,这是一个面向机器学习开发者的新框架.可以说2019年是机器学习社区普及化的一年,所有的这些发布清楚地表明了IT行业的发展方向.从数…

原文地址:https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0/ 我们很高兴地宣布今天发布ML.NET 1.0.  ML.NET是一个免费的,跨平台的开源机器学习框架,旨在将机器学习(ML)的强大功能引入.NET应用程序. https://github.com/dotnet/machinelearning 入门@ http://dot.net/ml ML.NET允许您使用C#或F#训练,构建和发布自定义机器学习模型,用于情景分析,…

ML.NET是Microsoft最近发布的用于机器学习的开源,跨平台,代码优先的框架.尽管对我们来说是一个新的框架,但该框架的根源是Microsoft Research,并且在过去十年中已被许多内部团队使用,包括那些您几乎肯定听说过的产品的开发人员-Microsoft Windows,Office和Bing,仅举几例. ML.NET使.NET开发人员可以轻松地将机器学习集成到其应用程序中,无论是控制台,桌面还是Web.它涵盖了机器学习活动的整个生命周期,从模型的训练和评估到使用和部署.支持许多典…

今天,我们很高兴宣布发布 ML.NET 1.0.ML.NET 是一个免费的.跨平台的开源机器学习框架,旨在将机器学习(ML)的强大功能引入.NET 应用程序. ML.NET GitHub:https://github.com/dotnet/machinelearning 入门 @ http://dot.net/ml ML.NET 允许你使用 C#或 F#训练.构建和发布自定义机器学习模型,用于情景分析.问题分类.预测.推荐等场景.你可以在我们的ML.NET 样品库中查看这些常见的场景和任务. M…

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呢?尽管Keras.NET非常简单,易于学习,虽然它包含前面提到的预定义模型,但它的简单性使我们无法自定义CNN架构来适应我们的问题. ML.NET是一个微软的免费机器学习框架,旨在使用C#和F#进行开发.最重要的…