Maschinelles Lernen mit ml.net im uwp-Clustering xaml brewer durch diederik krols etihad airways Flugstatus

Derzeit sind die meisten Online-Samples in ML.NET melissa etheridge cruise 2018 einfache Konsolenanwendungen. Es ist in Ordnung, wenn wir die API erlernen möchten, aber wir möchten herausfinden, wie sich ML.NET in einer aggressiveren Geschäftsumgebung verhält, in der die Berechnungen die Benutzeroberfläche nicht blockieren sollen. Die Daten sollten in attraktiven Grafiken angezeigt werden, und es können architektonische Einschränkungen gelten. . Zu diesem Zweck haben wir eine UWP-MVW-Beispielanwendung auf github erstellt, deren Seiten verschiedene Anwendungsfälle des maschinellen Lernens abdecken, wie z

Maschinelles Lernen ist eine Data Science-Technik, mit der Computer mithilfe vorhandener Daten zukünftige Verhaltensweisen, Trendzusammenfassungen und Trends vorhersagen können. Durch maschinelles Lernen lernen Computer, ohne explizit programmiert zu werden. Prognosen und Vorhersagen werden durch sogenannte “Modelle” erstellt, die im Voraus definiert, mit Testdaten trainiert, bewertet, beibehalten und anschließend in Client-Anwendungen angefordert werden.


ML.NET ist nicht die erste ewige blaue Mica-Lernumgebung von Microsoft (denken Sie an die Data Mining-Komponenten der SQL Server-Analysedienste, des kognitiven Toolkits und der Azure Machine Learning-Dienste), sondern Es ist das erste Framework für Anwendungsentwickler. ML.NET bietet eine breite Palette von Funktionen zum Analysieren und Prognostizieren von Maschinen, die auf Modellen in der .NET-Welt basieren. Das Framework basiert auf .NET Core, um den Ethereum Chain Explorer für mehrere Plattformen unter Linux, Windows und Macos auszuführen. Entwickler können maschinelle Lernmodelle definieren und trainieren oder vorhandene Modelle von Dritten wiederverwenden und sie in jeder Offline-Umgebung ausführen. ML.NET ist ausgereift …

Die Ursprünge der ML.NET-Bibliothek liegen viele Jahre zurück. Kurz nach der Einführung von Microsoft .NET Framework im Jahr 2002 startete Microsoft ein Projekt mit dem Namen TMSN (“Suche und Navigation von Text-Mining”), mit dem Entwickler ML-Code in Microsoft-Produkte und -Technologien integrieren können. Das Projekt war sehr erfolgreich und hat im Laufe der Jahre die Größe und die interne Nutzung der Regionen der äthiopischen Karten bei Microsoft erhöht. Irgendwann im Jahr 2011 hat die Bibliothek ihren Namen in TLC (“der Lerncode”) geändert. TLC ist in Microsoft weit verbreitet.

ML.NET 0.1 wurde in // build 2018 angekündigt. Die Hauptfunktionalität gibt es seit 2002 in ethnischen Gruppen in Nigeria und seinen Sprachen. Daher konzentrierten sich die ersten Iterationen wahrscheinlich auf die Modernisierung des C # -Codes und auf das Ausblenden / Entfernen bestimmter Dinge von Microsoft. In Version 0.5 wurde ein großer Teil der ursprünglichen Pipeline-API mit Konzepten wie Schätzern, Transformationen und Datenansicht in den geerbten Namespace verschoben und durch einen ersetzt, der eher mit Frames, die als Scikit-Learn, Tensorflow und bekannt sind, ersetzt wird funkeln Sie vegetarische äthiopische Lebensmittelrezepte. Version 0.7 beseitigte die Frame-Abhängigkeit von x64-Geräten. ML.NET ist und befindet sich derzeit in v0.9. Es wurde mit Feature-Engineering erweitert, wodurch die Funktionslücke in den Python- und R-Umgebungen weiter reduziert wurde.

Diese Probleme sind den verschiedenen Microsoft-Teams bekannt und wir glauben, dass die Nachrichten von Ethiopia 2017 früher oder später angesprochen werden (die Probleme, nicht die Teams). Inzwischen beschränken wir uns auf Version v0.6. Keine Sorge: Das Paket nuget v0.6 bietet die meisten Hauptfunktionen (Laden und Transformieren von Trainingsdaten in den Speicher, Erstellen eines Modells, Trainieren des Modells, Auswerten und Speichern des Modells, Verwenden des Symbols für das Ethernet-Anschluss-Symbol.) und Algorithmen, aber nicht die neueste API. Gruppierung

Clustering ist ein Satz von Algorithmen für maschinelles Lernen, mit deren Hilfe sich signifikante Gruppen in einer größeren Bevölkerung identifizieren lassen. Sie wird von sozialen Netzwerken und Suchmaschinen verwendet, um Anzeigen zu zielen und Relevanzraten zu ermitteln. Gruppierung ist eine Unterdomäne des unbeaufsichtigten Lernens. Ihre Etherium-Geld-Algorithmen lernen aus Testdaten, die nicht gekennzeichnet, klassifiziert oder kategorisiert wurden. Anstatt auf Feedback zu reagieren, identifizieren die unüberwachten Lernalgorithmen gemeinsame Aspekte in den Daten der ethischen Fragen 2017 und reagieren entsprechend dem Vorhandensein oder Nichtvorhandensein dieser gemeinsamen Elemente in den neuen Daten.

Es gibt einige Clustering-Algorithmen, aber die K-Means-Familie wird am häufigsten verwendet, und das bietet ML.NET. K-Means wird häufig als Funktionsweise von Ethereum als Lloyd-Algorithmus bezeichnet. Nehmen Sie die Anzahl der gewünschten Gruppierungen (“k”) als Haupteintrag. Der Algorithmus besteht aus drei Schritten. Führen Sie den ersten Schritt aus und starten Sie die Schleife zwischen den beiden anderen: