当前位置: 首页 > news >正文

机器学习ML.NET

适用于 .NET 的机器学习

ML.NET 是用于 .NET 的跨平台开源机器学习 (ML) 框架。

ML.NET 允许开发人员在其 .NET 应用程序中轻松构建、训练、部署和使用自定义模型,而无需开发机器学习模型的专业知识或使用 Python 或 R 等其他编程语言的经验。该框架提供从文件和数据库加载数据,支持数据转换,并包含许多 ML 算法。

借助 ML.NET,您可以针对各种方案(如分类、预测和异常检测)训练模型。

您还可以在 ML.NET 中使用 TensorFlow 和 ONNX 模型,这使得框架更具可扩展性,并扩展了支持的方案数量。

ML.NET 支持的操作系统和处理器体系结构

ML.NET 使用 .NET Core 在 Windows、Linux 和 macOS 上运行,或者在使用 .NET Framework 的 Windows 上运行。

ML.NET 还可以在 ARM64、Apple M1 和 Blazor Web Assembly 上运行。但是,存在一些限制。

所有平台都支持 64 位。Windows 支持 32 位,但 TensorFlow 和 Lig

http://www.lryc.cn/news/365933.html

相关文章:

  • 爬取基金收盘价并用pyecharts进行展现
  • 各平台对象存储
  • C# 中提取方法进行重构
  • 每天一个数据分析题(三百四十三)
  • 【leetcode--统计优美子数组】
  • 开源模型应用落地-LangChain高阶-LCEL-表达式语言(二)
  • shell脚本对编码和行尾符敏感吗
  • 神经网络----现有网络的下载和使用(vgg16)
  • Java 异常处理 - 自定义异常
  • Excel 交叉表的格转成列,行转成格
  • 【C++软件调试技术】什么是pdb文件?如何使用pdb文件?哪些工具需要使用pdb文件?
  • 如何搭建一台永久运行的个人服务器?
  • Ant Design+react 表单只读
  • 推荐系统三十六式学习笔记:原理篇.近邻推荐07|人以群分,你是什么人就看到什么世界
  • 要改进单例模式的实现以确保线程安全并优化性能,有几种常见的方法
  • k8s——Pod容器中的存储方式及PV、PVC
  • Java/Golang:活用interface,增加程序扩展性
  • SQL语句练习每日5题(四)
  • Java排序算法汇总篇,八种排序算法
  • R语言探索与分析20-北京市气温预测分析
  • 2024年安全现状报告
  • OV通配符ssl证书是什么
  • Selenium三种等待方式的使用!
  • websockets怎么工作的呢?
  • 栈 数组和链表实现
  • 如何备份和恢复华为手机?
  • 微波电路S参数测量实验方案
  • SpringTask Cron表达式
  • docker与docker-compose安装
  • 跨境反向海淘系统:业务流程解析与未来发展展望