ML.NET .NET डेवलपर्स के लिए एक क्रॉस-प्लेटफॉर्म मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है। और मॉडल बिल्डर एक विजुअल स्टूडियो यूजर इंटरफेस टूल है, जो कस्टम एमएल.नेट मॉडल को आसानी से प्रशिक्षित करने और उपयोग करने के लिए ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग (ऑटोएमएल) का उपयोग करता है। ML.NET और मॉडल बिल्डर के साथ, आप परिदृश्य विश्लेषण, मूल्य भविष्यवाणी, आदि जैसे परिदृश्यों के लिए अपने खुद के मशीन लर्निंग मॉडल बना सकते हैं। और यह सब मशीन सीखने के किसी भी अनुभव के बिना।

ML.NET मॉडल बिल्डर

इस मॉडल बिल्डर रिलीज में बग फिक्स और दो नई शांत विशेषताएं शामिल हैं:

• छवि वर्गीकरण परिदृश्य - अपनी छवियों के साथ स्थानीय रूप से छवि वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित करें
• अपने मॉडल को आज़माएं - सीधे UI में इनपुट डेटा के नमूने पर भविष्यवाणियाँ करें

छवि वर्गीकरण परिदृश्य

हमने .NET फीचर पर इस फीचर को प्रदर्शित किया। इसका उपयोग करके, आप मौसम को धूप, बादल या बारिश के रूप में छवियों पर निर्धारित कर सकते हैं, और अब आप अपनी छवियों का उपयोग करके मॉडल बिल्डर में स्थानीय रूप से छवि वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं।



उदाहरण के लिए, मान लें कि आपके पास कुत्तों और बिल्लियों की छवियों का एक डेटासेट है, और आप इन छवियों का उपयोग 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 डेटा सेट में प्रत्येक श्रेणी के लिए चिह्नित सबफ़ोल्डर्स के साथ एक पैरेंट फ़ोल्डर होना चाहिए (उदाहरण के लिए, एक फ़ोल्डर जिसका नाम एनिमल्स है, जिसमें दो सबफ़ोल्डर शामिल हैं: एक का नाम डॉग, जिसमें कुत्तों की छवियां होती हैं, और एक का नाम कैट होता है, जिसमें बिल्लियों की छवियां होती हैं):



आप नेक्स्ट स्टेप्स और मॉडल बिल्डर द्वारा उत्पन्न प्रोजेक्ट्स को अपने एप्लिकेशन में प्रशिक्षित छवि वर्गीकरण मॉडल को आसानी से अंतिम उपयोगकर्ता के लिए, साथ ही टेक्स्ट स्क्रिप्ट में उपयोग कर सकते हैं।

अपने मॉडल का प्रयास करें

मॉडल बिल्डर में मॉडल को प्रशिक्षित करने के बाद, आप पाठ और चित्र दोनों परिदृश्यों के लिए उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस में सीधे पूर्वानुमान के लिए मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, कुत्ते-बिल्ली छवि वर्गीकरण के उदाहरण के लिए, आप एक छवि जोड़ सकते हैं और मॉडल बिल्डर में "आकलन" चरण में परिणाम देख सकते हैं:



यदि आपके पास एक पाठ परिदृश्य है, जैसे कि टैक्सी की कीमत का पूर्वानुमान, तो आप "अपना मॉडल आज़माएं" अनुभाग में नमूना डेटा भी जोड़ सकते हैं:

आपकी प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा है

यदि आप किसी समस्या का सामना करते हैं या महसूस करते हैं कि ML.NET मॉडल बिल्डर में कुछ गायब है, तो हमें GitHub पर हमारी रिपॉजिटरी में एक अनुरोध बनाकर बताएँ।

मॉडल बिल्डर के साथ आरंभ करें

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

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