針對每項 ML.NET 工作,有多個定型演算法可供選擇。 要選擇哪一個,取決於您嘗試解決的問題、您資料的特性,以及您目前可使用的計算和儲存資源。 請務必注意,定型的機器學習模型是一種反覆運算程序。 您可能需要嘗試多種演算法,找出最適合的那一種。演算法作用於特性。 特性是計算輸入資料所得出的數值。 它們是機...
对于每个 ML.NET 任务,有多种训练算法可供选择。 选择哪个算法取决于尝试解决的问题、数据的特征以及可用的计算和存储资源。 值得注意的是,训练机器学习模型是一个迭代过程。 可能需要尝试多种算法才能找到效果最好的算法。算法在特征上运行。 特征是根据输入数据进行计算的数字值。 它们是机器学习算法的最佳输入。
Power BI 将关键影响者可视化效果创建为机器学习解决方案,使企业能够利用人工智能,以便在更短的时间内分析数据,更快地做出关键业务决策。换言之,用户可以使用关键影响者花更少的时间分析数据,把主要时间用于根据 AI 可视化收集的见解采取行动。 用户选取关键性能指标(KPI)以进行分析(例如,保留率、点击率等)后,“关键...
了解如何使用 ML.NET 中預先定型的 ONNX 模型來偵測影像中物件。 若要從頭開始定型物件偵測模型,將會需要設定數以百萬計的參數、大量的標籤定型資料,以及大量的計算資源 (數以百計的 GPU 小時)。 使用預先定型的模型可讓您快速地進行定型過程。 在本教學課程中,您會了解如何: 了解問題 了解ONNX 是什麼,以及它...
微软在先前发布 ML.NET 2.0 不久后,便宣布要为英特尔的 oneDAL 加速训练技术提供支持,目前这项功能已经在 ML.NET 3.0 中登场,能够显著加速数据分析和机器学习过程。 IT之家 11 月 29 日消息,微软日前宣布推出跨平台机器学习框架 ML.NET 3.0,主要强化了深度学习功能,改进 ML.NET 数据处理能力,并添加了英特尔 ...
电脑系统网 11 月 29 微软最近宣布推出跨平台机器学习框架 ML.NET 3.0,主要加强深度学习功能,改进 ML.NET 英特尔增加了数据处理能力 oneDAL 加速训练技术,以及自动机器学习。 ▲ 图源微软 计算机系统网注意到,ML.NET 3.0 包括“物体检测”在内的多项深度学习功能、“命名实体识别”和“问答处理”等。
Microsoft 的房地产与安全(RE&S)组负责运营全球化公司中最复杂的设施基础结构之一: “全球城市”,其在 112 个国家/地区拥有 1,116 座员工大楼和数据中心。RE&S 管理一切事务,从食物准备、总线维护、家具订购到供暖和冷却系统。让这个城市持续平稳运行是一项大型任务,RE&S 依赖于智能建筑自动化来帮助控制供暖、...
ML.NET 0.9已于上周发布,距离上次0.8版本的发布只有一个多月,此次增加的新特性主要包括特征贡献计算,模型可解释性增强,ONNX转换对GPU的支持,Visual Studio ML.NET项目模板预览,以及API改进。 特征贡献计算 特征贡献计算(Feature Contribution Calculation)通过决定每个特征对模型分数的贡献,从而显示哪些特征在对特别个体...
对于机器学习初学者,Microsoft开发人员建议从Visual Studio中的ML.NET模型构建器和任何平台上的ML.NET CLI开始。对于可以随时构建模型的场景,AutoML API也非常方便。 使用ML.NET模型构建器,只需右键单击即可向应用程序添加机器学习。 资料来源:微软 在命令行使用ML.NET ...
ML.net不是用来代替 Python、R 等语言来做模型训练和调参等 ML 相关的 research 工作的，而且它本身也...