Flux de travail standard ML.NET : création de modèles d'apprentissage automatique

En tant que développeur, se lancer pour la première fois dans la modélisation de l'apprentissage automatique est une tâche difficile. Cependant, ce seuil peut être facilement abaissé à l'aide de ML.NET, un framework d'apprentissage automatique open source développé par Microsoft. Avec ML.NET, les développeurs peuvent rapidement comprendre le fonctionnement de l'apprentissage automatique et commencer à créer des modèles personnalisés à l'aide d'outils et de langages de programmation familiers. L'avantage de ce framework est qu'il fournit une API conviviale qui rend les tâches d'apprentissage automatique simples et intuitives. De plus, ML.NET dispose également de fonctionnalités riches et d'une extensibilité pour répondre aux besoins de différents projets. ML.NET est donc un outil puissant et efficace pour les développeurs qui souhaitent se lancer dans le domaine de l’apprentissage automatique.

Cet article présentera le processus standard de création d'un modèle d'apprentissage automatique à l'aide de ML.NET.

Chargement des données : La première étape consiste à charger les données dans l'objet ML.NETIDataView. Les données peuvent être chargées à partir de diverses sources telles que des fichiers CSV, des bases de données SQL ou des services Web.

Le prétraitement des données consiste à préparer les données à utiliser dans l'apprentissage automatique. Cela inclut des tâches telles que le nettoyage et la transformation des données, la sélection des fonctionnalités pertinentes et la division des données en ensembles de formation et de test.

Grâce à l'algorithme d'apprentissage automatique intégré de ML.NET, nous pouvons entraîner le modèle sur l'ensemble de données préparé. Les algorithmes d'apprentissage automatique de ML.NET peuvent être appliqués à divers scénarios, notamment la classification binaire, la classification multiclasse, la régression et le clustering.

L'évaluation du modèle consiste à évaluer les performances du modèle sur l'ensemble de données de test après l'avoir entraîné pour comprendre sa capacité à se généraliser à de nouvelles données. ML.NET fournit une variété de mesures d'évaluation pour mesurer les performances du modèle, notamment l'exactitude, la précision, le rappel et l'AUC. Ces métriques peuvent nous aider à comprendre la précision des prédictions du modèle, le taux d'erreur et la manière dont le modèle effectue les tâches de classification. En évaluant les performances du modèle, nous pouvons sélectionner le meilleur modèle et procéder à une optimisation et une amélioration supplémentaires.

Le déploiement de modèle est le processus d'application du modèle formé à l'environnement de production. ML.NET fournit une variété d'options de déploiement pour permettre aux utilisateurs de choisir la méthode appropriée en fonction de leurs besoins. Une solution consiste à exporter le modèle au format ONNX afin qu'il puisse être utilisé sur d'autres plateformes. Une autre façon consiste à enregistrer le modèle sous forme de fichier binaire pour un chargement et une utilisation faciles dans les applications locales. De plus, vous pouvez utiliser Azure Machine Learning pour déployer le modèle en tant que service Web, fournissant ainsi une API en ligne que d'autres applications peuvent appeler. Ces options de déploiement peuvent aider les utilisateurs à appliquer rapidement des modèles aux environnements de production réels.

L'utilisation de modèles entraînés pour la prédiction est une fonctionnalité importante de ML.NET. ML.NET fournit plusieurs méthodes pour obtenir cette fonctionnalité. Par exemple, vous pouvez utiliser la classe PredictionEngine pour effectuer des prédictions sur de nouvelles données dans un environnement de production. De plus, vous pouvez exporter le modèle entraîné vers un fichier binaire ou au format ONNX pour une utilisation sur d'autres plates-formes ou systèmes. L'existence de ces fonctions rend l'utilisation de ML.NET pour la prédiction de modèles plus flexible et plus pratique.

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