![学習モデル判定用のソースコード
↓ ↓呼出し ↓ ↓
using Fog_testML.Model;
using System;
namespace fog_test
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var input = new ModelInput();
input.ImageSource = "判定したいデータセット";
ModelOutput result = ConsumeModel.Predict(input);
Console.WriteLine(result.Prediction.ToString());
}
}
}](https://image.slidesharecdn.com/ml-200117111203/85/Ml-NET-30-320.jpg)
![Azure Webinar - Cognitive Services 概要[Demo編]_20180123](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/azurewebinarcognitiveservicesoverviewl100demo20180123-180123111758-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[TL04] .NET 15 周年の今こそ考えるクラウドネイティブ アプリケーションと .NET の活用](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/tl04-170614050632-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[MW05] その API、本当に大丈夫？ ～ 公開前に知っておくべき API の保護と最適化 ～](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/mw05-170614050049-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
More Related Content
What's hot (20)
Similar to Ml.NET (20)
![[Microsoft Tech Summit 2018] Azure Machine Learning サービスと Azure Databricks で実...](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20181107techsummitazuremldatabricks-181108015121-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) on Azure ハンズオン] Microsoft Azure の AI 関連サービス](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20170805cntkhandsonmsai-170805043722-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[Oracle Innovation Summit Tokyo 2018] 水環境の持続を支えるクラウド型ICTプラットフォーム「Water Busine...](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ist18a-2-180822044642-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
![[Cloud OnAir] 最新アップデート Google Cloud データ関連ソリューション 2020年5月14日 放送](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/0514-200514080330-thumbnail.jpg?width=560&fit=bounds)
More from ru pic (19)
Ml.NET
- 8. scikit-learn
- 9. scikit-learn
- 10. DESKTOP CLOUDWEB MOBILE ML .NET IoTGAMING
- 14. Windows 10 (Windows Defender) Power Point (Design Ideas) Excel (Chart Recommendations) Microsoft Advertising (Ad Predictions) Azure Stream Analytics (Anomaly Detection) Power BI (Key Influencers) + more
- 15. 2019.05 2019.06 2019.07 2019.08 2019.10 2019.11 2019.12
- 16. 名前 説明 Microsoft.Extensions.ML 予測 Engine Pool を含む ML.NET API を拡張するためのユーティリティ Microsoft.ML ML.NETのメイン名前空間 アプリケーションと操作のコンテキスト、トランスフォーマーとトレーナーのカタログ、 データビュー処理用のコンポーネント Microsoft.ML.Calibrators 二項分類の調整用コンポーネントを含む名前空間 Microsoft.ML.Data データのロードと保存、データスキーマ定義、モデルトレーニングメトリックコンポーネントを含む ネームスペース Microsoft.ML.Runtime ML.NETランタイムが必要とする型を含む名前空間 Microsoft.ML.Trainers トレーナー、モデルパラメーター、ユーティリティを含む名前空間 Microsoft.ML.Trainers.FastTree Fast Treeアルゴリズムのトレーナー、モデルパラメーター、ユーティリティを含む名前空間 Microsoft.ML.Trainers.LightGbm LightGBMアルゴリズムのトレーナー、モデルパラメーター、ユーティリティを含む名前空間 Microsoft.ML.Transforms データ変換コンポーネントを含む名前空間 Microsoft.ML.Transforms.Image イメージのロード、変換コンポーネントを含むネームスペース Microsoft.ML.Transforms.Onnx ONNXモデルの読み込みおよび変換コンポーネントを含む名前空間 Microsoft.ML.Transforms.Text テキストデータ変換コンポーネントを含む名前空間 Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries 時系列データ変換コンポーネントを含む名前空間 Microsoft.ML.Vision 画像分類コンポーネントを含む名前空間
- 19. AutoML で最適なアルゴリズム + ハイパーパラメータ選択 学習モデル + ソースコードを生成
- 29. 学習モデル構築用のソースコード → モデルの再トレーニングに 以下の設定は自動 ?ハイパーパラメータ ?バッチサイズ ?ラーニングレート ?ネットワークの変更 ?データの水増し (グレースケール / リサイズ)
- 30. 学習モデル判定用のソースコード ↓ ↓呼出し ↓ ↓ using Fog_testML.Model; using System; namespace fog_test { class Program { static void Main(string[] args) { var input = new ModelInput(); input.ImageSource = "判定したいデータセット"; ModelOutput result = ConsumeModel.Predict(input); Console.WriteLine(result.Prediction.ToString()); } } }
- 32. mlnet auto-train --task binary-classification --dataset "wikipedia-detox-250- line-data.tsv" --label-column-name "Sentiment" --max-exploration-time 10 dotnet tool install -g mlnet cd consumeModelApp dotnet add reference ../SampleBinaryClassification/SampleBinaryClassification.Model/ dotnet add package Microsoft.ML --version 1.4.0