Content
10 Lessons • 0 Quizzes • 0 Challenges
ML.NET 简介
- 1
入门
- 2
ML.NET 基础知识
- 3
构建我们的第一个机器学习模型
- 4
ML.NET 项目结构
- 5
自我测验：ML.NET 基础知识
- 6
挑战：向机器学习模型添加字段
- 7
解决方案回顾：向机器学习模型添加字段
机器学习基础
- 1
训练机器学习模型
- 2
机器学习的类别与任务
- 3
监督学习
- 4
无监督学习
- 5
强化学习
- 6
自我测验：机器学习基础
总结
- 1
结论
选择机器学习问题
- 1
选择机器学习的任务
- 2
评估模型准确率
- 3
使用内置的监督学习任务
- 4
使用内置的无监督学习任务
- 5
自我测验：如何为机器学习选择合适的问题
- 6
挑战：提升模型准确率
- 7
解决方案回顾：提升模型准确率
附录
- 1
在本地设置 ML.NET
- 2
通过 Model Builder 本地设置 ML.NET
ML.NET 中的内置监督学习任务
- 1
二分类
- 2
多分类
- 3
回归
- 4
推荐
- 5
预测
- 6
排名
- 7
自我测验：监督学习
- 8
挑战：执行多分类任务
- 9
解决方案回顾：执行多分类任务
ML.NET 中的内置无监督学习任务
- 1
异常检测
- 2
聚类
- 3
自我测验：无监督学习
- 4
挑战：分析聚类数据
- 5
解决方案回顾：分析聚类数据
深度学习与神经网络
- 1
深度学习基础
- 2
在 ML.NET 中使用深度学习
- 3
图像处理
- 4
文本处理
- 5
自我测验：深度学习
- 6
挑战：使用句子相似度模型
- 7
解决方案回顾：使用句子相似度模型
使用AutoML自动化机器学习任务
- 1
AutoML 概述
- 2
构建自动化机器学习流水线
- 3
配置自动机器学习实验
- 4
配置运行器监控
- 5
自我测验：自动化机器学习
- 6
挑战：配置自定义自动机器学习监控
- 7
解决方案回顾：配置自定义 AutoML 监控器
保存和使用机器学习模型
- 1
重新训练并保存 ML.NET 模型
- 2
使用 ONNX 模型
- 3
使用 TensorFlow 模型
- 4
测验：保存与使用机器学习模型
- 5
挑战：重新训练机器学习模型
- 6
解决方案回顾：重新训练机器学习模型
Certificate of Completion
Showcase your accomplishment by sharing your certificate of completion.
Course Author:Anonymous User