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ML.NET是一個開源的、跨平臺的機器學習框架，旨在幫助.NET開發人員輕松地將機器學習集成到.NET應用程序中，無需任何先前的機器學習經驗。它支持自動機器學習、擴展性和可信賴性，適用于情感分析、價格預測、欺詐檢測等應用場景。

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ML簡介

ML.NET 是適用于 .NET 的機器學習框架。ML.NET 支持使用自定義模型進行情緒分析、價格預測、欺詐檢測等。

什么是”ML”？

ML.NET是一個開源的、跨平臺的機器學習框架，旨在幫助.NET開發人員輕松地將機器學習集成到.NET應用程序中，無需任何先前的機器學習經驗。

“ML”有哪些功能？

1. 使用現有的.NET技能進行開發：ML.NET允許您利用現有的.NET技能，使用C#或F#輕松地創建自定義的機器學習模型，無需離開.NET生態系統。
2. 自動機器學習（AutoML）：ML.NET提供了AutoML和高效的工具，幫助您輕松構建、訓練和部署高質量的自定義機器學習模型。
3. 擴展性：ML.NET允許您利用其他流行的機器學習庫，如Infer.NET、TensorFlow和ONNX，以實現更多的機器學習場景。
4. 可信賴性和可擴展性：ML.NET是由微軟認可的產品，被廣泛應用于Power BI、Microsoft Defender、Outlook和Bing等知名產品中。

應用場景：

1. 情感分析：通過ML.NET，您可以訓練模型來分析文本的情感，例如判斷一段文本是積極的還是消極的。
2. 價格預測：利用ML.NET，您可以構建模型來預測商品或股票的價格走勢，幫助您做出更明智的投資決策。
3. 欺詐檢測：ML.NET可以幫助您構建模型來檢測欺詐行為，例如信用卡欺詐或網絡詐騙。

“ML”如何使用？

1. 安裝ML.NET：使用NuGet包管理器或.NET CLI安裝ML.NET。
2. 創建ML Context：使用MLContext類創建一個ML上下文對象。
3. 準備數據：從文本文件或其他數據源中讀取輸入數據。
4. 構建數據處理和訓練管道：使用MLContext的Transforms和Trainers類構建數據處理和訓練管道。
5. 訓練模型：使用Fit方法訓練模型。
6. 進行預測：使用CreatePredictionEngine方法創建一個預測引擎，并使用Predict方法進行預測。

ML官網入口網址

https://dotnet.microsoft.com/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet

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