ML.NET es un marco de aprendizaje automático multiplataforma para desarrolladores de .NET, y Model Builder es la herramienta de interfaz de usuario en Visual Studio que utiliza el aprendizaje automático de máquinas (AutoML) para permitirle entrenar y consumir fácilmente modelos personalizados de ML.NET. Con ML.NET y Model Builder, puede crear modelos de aprendizaje automático personalizados para escenarios como análisis de sentimientos, predicción de precios y más sin ninguna experiencia de aprendizaje automático.

ML.NET Model Builder

Esta versión de Model Builder viene con correcciones de errores y dos nuevas características interesantes:

• Escenario de clasificación de imágenes: capacite localmente modelos de clasificación de imágenes con sus propias imágenes
• Pruebe su modelo: haga predicciones sobre datos de entrada de muestra directamente en la interfaz de usuario

Escenario de clasificación de imagen

Mostramos esta característica en .NET Conf para clasificar el clima en imágenes como soleado, nublado o lluvioso, ¡y ahora puedes entrenar localmente modelos de clasificación de imágenes en Model Builder con tus propias imágenes!



Por ejemplo, supongamos que tiene un conjunto de datos de imágenes de perros y gatos, y desea usar esas imágenes para entrenar un modelo ML.NET que clasifique nuevas imágenes como "perro" o "gato".

Su conjunto de datos debe contener una carpeta principal con subcarpetas etiquetadas para cada categoría (por ejemplo, una carpeta llamada Animales que contiene dos subcarpetas: una llamada Perro, que contiene imágenes de entrenamiento de perros, y una llamada Gato, que contiene imágenes de entrenamiento de gatos):



Puede usar el código de Próximos pasos y los proyectos generados por Model Builder para consumir fácilmente el modelo de clasificación de imágenes capacitado en su aplicación de usuario final, al igual que con los escenarios de texto.

Prueba tu modelo

Después de entrenar un modelo en Model Builder, puede usar el modelo para hacer predicciones sobre la entrada de muestra directamente en la interfaz de usuario para escenarios de texto e imagen.

Por ejemplo, para el perro vs. ejemplo de clasificación de imagen de gato, puede ingresar una imagen y ver los resultados en el paso Evaluar de Model Builder:



Si usted tiene un escenario de texto, al igual que la predicción precio de tarifa del taxi, también puede datos de la muestra de entrada en la sección Pruebe su modelo:

Danos tu opinión

Si tiene algún problema, siente que falta algo o realmente ama algo sobre ML.NET Model Builder, infórmenos creando un problema en nuestro repositorio de GitHub .

Model Builder todavía está en Vista previa, y sus comentarios son muy importantes para conducir la dirección que tomamos con esta herramienta.

Comience con Model Builder

Puede descargar ML.NET Model Builder en VS Marketplace (o en el menú Extensiones de Visual Studio).

Obtenga más información en los Documentos de ML.NET o comience con este tutorial .
¿Actualmente no usa Visual Studio? Pruebe la CLI de ML.NET (clasificación de imagen aún no implementada).