ML.NET与机器学习

ML.NET与机器学习

欢迎使用ML.NET进行机器学习。在本课程中,讲师Pranav Rastogi指导你学习机器学习的概念,可以用这些概念构建的内容以及入门方法。首先,Pranav解释了什么是ML.NET,以及你可以使用该框架做什么。他介绍了如何构建用于分析客户评论情绪的ML模型,并介绍了如何使用多类分类算法将传入的GitHub问题分类为众多标签(标签)之一。 Pranav向你展示了如何使用基于协作过滤的推荐方法为用户推荐电影。他最后通过讨论深度学习如何使用声音,图像,文本和其他数据类型来实现更多场景。此课程由Microsoft.NET创建。

课程信息

  • 英文名称:Machine Learning with ML.NET
  • 时长:1小时6分
  • 字幕:英语

课程目录

  1. ML.NET: Machine learning introduction
  2. ML.NET introduction
  3. Getting started with ML.NET
  4. Build an ML model for sentiment analysis
  5. Build an ML model for GitHub issue classification
  6. Build an ML model for predicting taxi fares
  7. Build an ML model for movie recommendations
  8. Deep learning with ML.NET: Image classification

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