マイクロソフト系技術情報 Wiki」は、「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会」によって運営されています。

目次

概要

コンセプト的なモノ

.NET開発者向け

.NET 開発者のための機械学習フレームワーク

AutoMLで簡単にカスタムMLを作成

  • AutoMLと生産性の高いツールを提供
  • AutoML(Automated Machine Learning: 自動化された機械学習)

TensorFlowで拡張

Infer.NET、TensorFlowONNXなどの
他の一般的なMLライブラリを利用して、追加のMLシナリオを作成できる。

信頼と実績のあるスケール

Power BI、Microsoft Defender、Outlook、Bingなどの
Microsoft製品で使用されているのと同じMLフレームワークを使用。

詳細

シナリオ

センチメント分析、価格予測、商品推薦、売上予測、画像分類、オブジェクト検出など

センチメント分析

バイナリ分類アルゴリズムを使用して、
カスタマーレビューのセンチメントを分析。

https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/master/samples/csharp/getting-started/BinaryClassification_SentimentAnalysis

製品の推奨

行列因数分解アルゴリズムを用いて、
購入履歴に基づいて商品をレコメンド。

https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/master/samples/csharp/getting-started/MatrixFactorization_ProductRecommendation

価格予測

回帰アルゴリズムを使用して、
走行距離などのパラメータに基づいてタクシー料金を予測。

https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/master/samples/csharp/getting-started/Regression_TaxiFarePrediction

顧客セグメンテーション

クラスタリングアルゴリズムを使用して、
類似したプロファイルを持つ顧客のグループを識別。

https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/master/samples/csharp/getting-started/Clustering_CustomerSegmentation

オブジェクトの検出

ONNXの深層学習モデルを用いて画像中の物体を認識。

https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/master/samples/csharp/getting-started/DeepLearning_ObjectDetection_Onnx

不正検知

二値分類アルゴリズムを用いて、
クレジットカードの不正取引を検知。

https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/master/samples/csharp/getting-started/BinaryClassification_CreditCardFraudDetection

売上スパイクの検出

異常検知モデルを用いて商品販売の急増や変化を検知。

https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/master/samples/csharp/end-to-end-apps/AnomalyDetection-Sales

画像分類

TensorFlowディープラーニングモデルを使用して
画像を分類(例:ブロッコリー対ピザ)。

https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/master/samples/csharp/getting-started/DeepLearning_ImageClassification_TensorFlow

売上予測

回帰アルゴリズムを用いて、
製品の将来の売上を予測。

https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/master/samples/csharp/end-to-end-apps/Forecasting-Sales

他のML.NETのサンプルはGitHubにある。

https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/blob/master/README.md

MLモデル構築

ML.NET CLI

Model Builder

シンプルなUIツール

参考

msdn.com

Channel 9 > ML.NET

  • Build a ML model for
    • Sentiment Analysis [4 of 8]
    • GitHub Issue classification [5 of 8]
    • predicting taxi fares [6 of 8]
    • Movie Recommendation [7 of 8]
  • Deep learning with ML.NET: Image Classification [8 of 8]

microsoft.com

dotnet.microsoft.com

docs.microsoft.com

(ML.NET | Microsoft Docs)

  • チュートリアル
    • Web サイト コメントのセンチメントを分析する (モデル ビルダー)
    • 価格を予測する (モデル ビルダー)
    • 正常性違反の分類 (モデル ビルダー & SQL Server)
    • サポートの問題を分類する (API)
    • 画像分類 API を使用して画像を分類する (API)
    • モデル構成を使用して画像を分類する (API)
    • 画像内のオブジェクトを検出する (API)
    • 製品売上の異常を検出する (API)
    • 自転車レンタル需要の予測 (API & SQL Server)
    • 映画の推奨機能を構築する (API)

開発基盤部会 Wiki > 人工知能(AI)

機械学習(machine learning)

深層学習(deep learning)


Tags: :クラウド, :Azure, :.NET開発, :.NET Core, :.NET Standard


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Last-modified: 2020-11-17 (火) 22:00:51 (6d)