Documentation de ML.NET

Découvrez comment utiliser ML.NET, framework de machine learning gratuit, open source et multiplateforme permettant de créer des solutions de machine learning personnalisées et de les intégrer aux applications .NET. Des tutoriels, des exemples de code, des informations de référence sur les API et autre documentation vous montrent comment faire.

Bien démarrer

Pour savoir comment créer une application de machine learning avec ML.NET, lisez Présentation de ML.NET et de son fonctionnement. Ou démarrez par l’ajout du package NuGet Microsoft.ML à votre application.

Tutoriels pas à pas

Découvrez comment créer des solutions courantes avec ML.NET :

Informations de référence et ressources

L’API ML.NET comporte deux sortes de packages : des composants de version et des composants de préversion. L’API de version contient des composants pour le traitement des données, les algorithmes de classification binaire, de classification multiclasse, de régression, de détection d’anomalie et de classement, l’enregistrement et le chargement de modèles, et bien plus encore ! L’API en préversion contient des composants pour la gestion des modèles ONNX et TensorFlow, les algorithmes des tâches de recommandation, et le traitement des données de série chronologique.