![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
「[[マイクロソフト系技術情報 Wiki>http://techinfoofmicrosofttech.osscons.jp/]]」は、「[[Open棟梁Project>https://github.com/OpenTouryoProject/]]」,「[[OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会>https://www.osscons.jp/dotNetDevelopmentInfrastructure/]]」によって運営されています。 -戻る --[[.NET開発]] --[[.NET for Apache Spark]] * 目次 [#j1d3d17a] #contents *概要 [#r07a8a6f] **コンセプト的なモノ [#c919c253] ***.NET開発者向け [#qd9c532e] .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 [#lcff7ea6] -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） ***Auto MLで簡単にカスタムMLを作成 [#lcff7ea6] [[Auto ML>https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%EF%BC%88machine%20learning%EF%BC%89#h3e39448]]と生産性の高いツールを提供 ***[[TensorFlow>#df076ea1]]で拡張 [#h976f594] Infer.NET、[[TensorFlow>#df076ea1]]、[[ONNX>#df076ea1]]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 [#kccef5cd] [[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.NET>#gacf88dd]]と[[MLlib>#l51a1386]] [#m3cdd3d7] AI系のライブラリ ***[[MLlib>.NET for Apache Spark#q2a3f17e]] [#l51a1386] [[.NET for Apache Spark]]からアクセス可能。 ***ML.NET [#gacf88dd] [[Apache Spark>.NET for Apache Spark#n8d2d22f]]に依存しないが、~ [[Apache Spark>.NET for Apache Spark#n8d2d22f]]上でも[[.NET for Apache Spark]]からアクセス可能。 *詳細 [#k3182a5f] **シナリオ [#k259e700] 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 [#s37918cf] 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 [#a215452a] 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 [#x5594ab8] 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 [#mfdc80a5] 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 [#ic151155] [[ONNX>#df076ea1]]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 [#hc3189fb] 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 [#hd768b6a] 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 [#bdf8a817] [[TensorFlow>#df076ea1]]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 [#zee0085a] 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 [#w3e023c4] 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 [#b952099f] ***ML.NET CLI [#p1ba60ae] ***Model Builder [#t90b7fe3] シンプルなUIツール *参考 [#g5a0770c] -[[.NET for Apache Spark と ML.NET での感情分析のチュートリアル>.NET for Apache Sparkチュートリアル#bb5afcf2]] **msdn.com [#ne5bc85e] ***Channel 9 > ML.NET [#xae6f12f] -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 [#f53eedcc] ***dotnet.microsoft.com [#c3d2dbad] -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>#xae6f12f]] ***docs.microsoft.com [#m704dc2a] （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 > 人工知能（AI）>https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD%EF%BC%88AI%EF%BC%89]] [#q83b11f6] ***[[機械学習（machine learning）>https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%EF%BC%88machine%20learning%EF%BC%89]] [#l2236b03] ***[[深層学習（deep learning）>https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92%EF%BC%88deep%20learning%EF%BC%89]] [#df076ea1] -[[TensorFlow>https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92%EF%BC%88deep%20learning%EF%BC%89#e01488e3]] -[[ONNX>https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92%EF%BC%88deep%20learning%EF%BC%89#e846e795]] ---- Tags: [[:クラウド]], [[:Azure]], [[:.NET開発]], [[:.NET Core]], [[:.NET Standard]]
