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

Auto MLで簡単にカスタムMLを作成

Auto MLと生産性の高いツールを提供

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。

ML.NETMLlib

AI系のライブラリ

MLlib

.NET for Apache Sparkからアクセス可能。

ML.NET

Apache Sparkに依存しないが、
Apache Spark上でも.NET for Apache Sparkからアクセス可能。

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: 2022-01-06 (木) 10:10:51 (835d)