Documentación de ML.NET

Obtenga información sobre cómo usar ML.NET de código abierto para compilar modelos de aprendizaje automático personalizados e integrarlos en las aplicaciones. Los tutoriales, ejemplos de código, entre otros, le muestran cómo hacerlo.

Aspectos básicos de ML.NET

Información general

• ¿Qué es la API de ML.NET?
• ¿Qué es el generador de modelos?

video

• Conceptos básicos de Machine Learning

Concepto

• Algoritmos y tareas de aprendizaje automático
• Elección de un algoritmo

Introducción

• ML.NET en Q&A

Empezar a trabajar en 10 minutos

Inicio rápido

• Introducción a la API de ML.NET (code-first)
• Configuración de Model Builder en Visual Studio (low-code)
• Instalación de la CLI en macOS, Windows o Linux (low-code)

Tutoriales

Cursos

• Mantenimiento predictivo (Model Builder)

Tutorial

• Análisis de opiniones de los comentarios del sitio web (generador de modelos)
• Predicción de los precios (generador de modelos)
• Categorización de infracciones sanitarias (Generador de modelos y SQL Server)
• Categorización de los problemas de soporte técnico (API)
• Clasificación de imágenes con la API de clasificación de imágenes (API)
• Uso de la detección de objetos para reconocer señales de tráfico (Model Builder)
• Detección de objetos en imágenes (API)
• Detección de anomalías en las ventas de productos (API)
• Previsión de la demanda de alquiler de bicicletas (API y SQL Server)
• Creación de un elemento de recomendación de películas (API)

Guías paso a paso

Guía paso a paso

• Carga de datos desde varios orígenes
• Preparación de los datos para la compilación de un modelo
• Entrenamiento y evaluación de un modelo
• Realizar predicciones con un modelo entrenado
• Guardar y cargar un modelo entrenado
• Volver a entrenar un modelo

Referencia

Referencia

• Referencia de API de ML.NET
• Referencia de la CLI de ML.NET
• Ejemplos de ML.NET