ML.NET एक क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म है। .NET डेवलपर्स के लिए मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क, और मॉडल बिल्डर विज़ुअल स्टूडियो में यूआई टूलिंग है जो आपको स्वचालित एमएल लर्निंग (ऑटोएमएल) का उपयोग करके आसानी से कस्टम एमएल.नेट मॉडल को प्रशिक्षित करने और उपभोग करने की अनुमति देता है। ML.NET और मॉडल बिल्डर के साथ, आप किसी भी सीखने के अनुभव के बिना भावना विश्लेषण, मूल्य भविष्यवाणी, और अधिक जैसे परिदृश्यों के लिए कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल बना सकते हैं!

ML.NET मॉडल बिल्डर

मॉडल बिल्डर की यह रिलीज बग फिक्स और दो रोमांचक नई सुविधाओं के साथ आती है:

• छवि वर्गीकरण परिदृश्य - अपनी छवियों के साथ स्थानीय रूप से ट्रेन छवि वर्गीकरण मॉडल
• अपने मॉडल को आज़माएं - UI में सही नमूना डेटा पर भविष्यवाणियाँ करें

छवि वर्गीकरण परिदृश्य

हमने इस फीचर को .NET में दिखाया है। मौसम को चित्रों में मौसम को वर्गीकृत करने के लिए धूप, बादल या बारिश के रूप में वर्गीकृत करें, और अब आप अपनी छवि के साथ मॉडल बिल्डर में छवि वर्गीकरण मॉडल को स्थानीय रूप से प्रशिक्षित कर सकते हैं!



उदाहरण के लिए, मान लें कि आपके पास कुत्तों और बिल्लियों की छवियों का एक डेटासेट है, और आप उन छवियों का उपयोग एक एमएल.नेट मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए करना चाहते हैं जो नई छवियों को "कुत्ते" या "बिल्ली" के रूप में वर्गीकृत करता है।

आपके डेटासेट में प्रत्येक श्रेणी के लिए लेबल किए गए सबफ़ोल्डर के साथ एक माता-पिता का फ़ोल्डर होना चाहिए (उदाहरण के लिए एक फ़ोल्डर जिसे पशु कहा जाता है, जिसमें दो उप-फ़ोल्डर होते हैं: एक जिसका नाम डॉग है, जिसमें कुत्तों की प्रशिक्षण छवियां होती हैं, और एक का नाम कैट होता है, जिसमें बिल्लियों की प्रशिक्षण छवियां होती हैं):



आप अपने आदर्श-उपयोगकर्ता अनुप्रयोग में प्रशिक्षित छवि वर्गीकरण मॉडल का उपभोग करने के लिए मॉडल बिल्डर द्वारा बनाए गए नेक्स्ट स्टेप्स कोड और प्रोजेक्ट्स का उपयोग कर सकते हैं, जैसे पाठ परिदृश्य के साथ।

अपने मॉडल का प्रयास करें

मॉडल बिल्डर में एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के बाद, आप पाठ और छवि दोनों परिदृश्यों के लिए यूआई में नमूना इनपुट अधिकार पर भविष्यवाणियां करने के लिए मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, कुत्ते के लिए बनाम। बिल्ली छवि वर्गीकरण उदाहरण, आप एक छवि इनपुट कर सकते हैं और मॉडल बिल्डर के मूल्यांकन चरण में परिणाम देख सकते हैं:



यदि आपके पास एक पाठ परिदृश्य है, जैसे टैक्सी किराया के लिए कीमत पूर्वानुमान, तो आप अपने मॉडल अनुभाग आज़माएं में भी नमूना डेटा इनपुट कर सकते हैं:

हमें अपनी प्रतिक्रिया दें

यदि आप किसी भी समस्या में भाग लेते हैं, तो महसूस करें कि कुछ गायब है, या वास्तव में ML.NET मॉडल बिल्डर के बारे में कुछ प्यार करता हूँ, आइए हमारे GitHub रेपो में एक मुद्दा बनाकर जानते हैं।

मॉडल बिल्डर अभी भी पूर्वावलोकन में है, और इस उपकरण के साथ हम जो दिशा लेते हैं, उसे चलाने में आपकी प्रतिक्रिया सुपर महत्वपूर्ण है!

मॉडल बिल्डर के साथ आरंभ करें

आप वीएस मार्केटप्लेस (या विजुअल स्टूडियो के एक्सटेंशन मेनू में) में ML.NET मॉडल बिल्डर डाउनलोड कर सकते हैं।

ML.NET डॉक्स में अधिक जानें या इस ट्यूटोरियल से शुरुआत करें।
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