ml.NET چیست؟

ml.NET یک فریمورک متن‌باز برای توسعه‌دهندگان .NET است که به آن‌ها امکان می‌دهد مدل‌های ماشین لرنینگ بسازند، آموزش دهند و در برنامه‌های خود پیاده‌سازی کنند. این فریمورک توسط مایکروسافت توسعه یافته و از ابزارها و کتابخانه‌های مختلفی برای تسهیل فرآیند ماشین لرنینگ استفاده می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی ml.NET

1. پشتیبانی از الگوریتم‌های مختلف: ml.NET از الگوریتم‌های مختلفی برای انجام وظایف مختلف ماشین لرنینگ پشتیبانی می‌کند، از جمله رگرسیون، دسته‌بندی و خوشه‌بندی.

2. یکپارچگی با .NET: این فریمورک به طور کامل با اکوسیستم .NET یکپارچه شده است و توسعه‌دهندگان می‌توانند از ابزارها و کتابخانه‌های موجود در .NET استفاده کنند.

3. متن‌باز بودن: ml.NET یک پروژه متن‌باز است که توسط جامعه توسعه‌دهندگان پشتیبانی می‌شود و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تغییرات خود را اعمال کنند.

4. سازگاری با سایر ابزارها: این فریمورک با ابزارهایی مانند Visual Studio و Azure Machine Learning یکپارچه شده است و توسعه‌دهندگان می‌توانند از این ابزارها برای توسعه و استقرار مدل‌های خود استفاده کنند.

مزایای استفاده از ml.NET

• سهولت استفاده: ml.NET با داشتن مستندات کامل و نمونه‌های کاربردی، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند به سرعت با این فریمورک آشنا شوند.

• تطبیق‌پذیری بالا: ml.NET به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد مدل‌های خود را بر روی پلتفرم‌های مختلف از جمله ویندوز، لینوکس و مک اجرا کنند.

• مقیاس‌پذیری: با استفاده از سرویس‌های ابری مانند Azure، توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل‌های خود را به صورت مقیاس‌پذیر در محیط‌های تولیدی اجرا کنند.

چگونگی شروع با ml.NET

برای شروع کار با ml.NET، ابتدا باید کتابخانه ml.NET را به پروژه خود اضافه کنید. سپس می‌توانید داده‌های خود را بارگذاری کنید، مدل‌های مختلف را آموزش دهید و عملکرد آن‌ها را ارزیابی کنید. در نهایت، می‌توانید مدل خود را در برنامه‌های .NET خود پیاده‌سازی کنید.

اضافه کردن بسته ml.NET به پروژه
dotnet add package Microsoft.ML

نمونه کد برای ایجاد یک مدل رگرسیون
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

var context = new MLContext();
var data = context.Data.LoadFromTextFile<ModelInput>("data.csv", separatorChar: ',', hasHeader: true);
var pipeline = context.Transforms.Concatenate("Features", new[] { "Feature1", "Feature2" })
    .Append(context.Regression.Trainers.LbfgsPoissonRegression());
var model = pipeline.Fit(data);

نتیجه‌گیری

ml.NET یک ابزار قدرتمند برای توسعه‌دهندگان .NET است که به آن‌ها امکان می‌دهد مدل‌های ماشین لرنینگ خود را به راحتی ایجاد کنند و از آن‌ها در برنامه‌های خود استفاده کنند. با استفاده از ml.NET، توسعه‌دهندگان می‌توانند از قدرت هوش مصنوعی برای بهبود کاربردها و خدمات خود بهره‌مند شوند.

ml.NET: تحولی در توسعه ماشین لرنینگ برای توسعه‌دهندگان .NET

سی شارپ چیست؟ و چرا باید آن را یاد بگیریم!

اشتراک گذاری

مهدی یدی

مشاهده اخبار

• 
•