ML.NET のバックアップ(No.2)

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• ML.NET へ行く。
  • 1 (2020-11-17 (火) 15:04:15)
  • 2 (2020-11-17 (火) 16:46:13)
  • 3 (2020-11-17 (火) 22:00:51)
  • 4 (2020-12-14 (月) 11:16:58)
  • 5 (2020-12-14 (月) 15:42:27)

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「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。

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  • .NET開発
  • .NET for Apache Spark

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、TensorFlow、ONNX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 †

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 †

• .NET for Apache Spark と ML.NET での感情分析のチュートリアル

msdn.com †

Channel 9 > ML.NET †

• ML.NET | Channel 9
  https://channel9.msdn.com/Series/MLNET
  • Machine Learning Introduction [1 of 8]
  • ML.NET Introduction [2 of 8]
  • Getting started with ML.NET [3 of 8]

• 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]

• YouTube?
  • https://www.youtube.com/playlist?list=PLdo4fOcmZ0oUDTvk5XMNues09FnuB_D0u
  • https://www.youtube.com/playlist?list=PL1rZQsJPBU2TwElfOzqOsUW1yuxKNA091

microsoft.com †

dotnet.microsoft.com †

• ML.NET | Machine Learning made for .NET
  https://dotnet.microsoft.com/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet

• ML.NET Model Builder | Machine learning in Visual Studio
  https://dotnet.microsoft.com/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet/model-builder

• ML.NET performance paper（performance = 速度と精度）
  https://arxiv.org/pdf/1905.05715.pdf

• Learn ML.NET | Free tutorials, courses, videos, and more | .NET
  https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet

• What is ML.NET? An open-source machine learning framework.
  https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet/what-is-mldotnet

• ML.NET Tutorial | Get started in 10 minutes | .NET
  https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/intro
  • Download and install
    https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/install
  • Create your app
    https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/create
  • Pick a scenario
    https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/scenario
  • Download and add data
    https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/data
  • Train your model
    https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/train
  • Evaluate your model
    https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/evaluate
  • Generate code
    https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/generate-code
  • Consume your model
    https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/consume
  • Next steps
    https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/next

• Channel 9 > ML.NET

docs.microsoft.com †

（ML.NET | Microsoft Docs）

• ML.NET のドキュメント - チュートリアル、API リファレンス
  https://docs.microsoft.com/ja-jp/dotnet/machine-learning/

• 10 分で開始する
  • ML.NET の概要とそのしくみ
    https://docs.microsoft.com/ja-jp/dotnet/machine-learning/how-does-mldotnet-work
  • モデル ビルダーのインストール方法
    https://docs.microsoft.com/ja-jp/dotnet/machine-learning/how-to-guides/install-model-builder

• 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 †

TensorFlow †

ONNX †

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

     

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