Разведка каталогов и примеры использования ML.NET
Exploring Catalogs and Examples of ML.NET Usage' (in Russian 'Исследование Каталогов и Примеры Использования ML.NET')
ML.NET – это кросс-платформенный, открытый фреймворк для машинного обучения для разработчиков .NET. Для тех, кто только начинает заниматься машинным обучением, понимание каталогов ML.NET является важным. Он предоставляет различные “каталоги”, которые представляют собой наборы алгоритмов и преобразований для различных типов задач машинного обучения. Каждый каталог в ML.NET разработан для конкретных типов задач машинного обучения, предлагая различные алгоритмы и методы, подходящие для этих задач.
Каталоги и примеры использования ML.NET
Ниже представлен обзор некоторых основных каталогов в ML.NET и примеры реального использования:
1. Загрузка и преобразование данных
- Цель: Загрузка, преобразование и манипулирование данных
- Пример использования: Предварительная обработка данных медицинских записей для их нормализации и кодирования перед вводом в прогностическую модель
- Библиотека:
Microsoft.ML.Data
2. Бинарная классификация
- Цель: Для задач, где необходимо предсказать один из двух результатов
- Пример использования: Анализ медицинских записей для определения пациентов, подверженных риску развития диабета: модель ML.NET анализирует данные пациентов, такие как возраст, вес, артериальное давление и семейная история, для классификации каждого пациента как “подверженного риску” или “не подверженного риску” для диабета. Это позволяет медицинским работникам предложить целевые советы по образу жизни или профилактические методы лечения для высокого риска, что может предотвратить развитие заболевания, а также предсказывать является ли электронное письмо спамом или нет на основе его содержимого.
- Библиотека:
Microsoft.ML.Trainers.FastTree
3. Мультиклассовая классификация
- Цель: Для задач, где необходимо предсказать один результат из нескольких возможных результатов
- Пример использования: Категоризация новостных статей в предопределенные темы, такие как спорт, политика или технологии
- Библиотека:
Microsoft.ML.Trainers.LbfgsMaximumEntropy
4. Регрессия
- Цель: Предсказать непрерывное значение
- Пример использования: Оценка стоимости дома на основе таких характеристик, как размер, местоположение и возраст
- Библиотека:
Microsoft.ML.Trainers.FastTree
5. Кластеризация
- Цель: Группировка похожих элементов
- Пример использования: Сегментация клиентов на разные группы на основе их покупательского поведения для целевого маркетинга
- Библиотека:
Microsoft.ML.Trainers.KMeans
6. Обнаружение аномалий
- Цель: Обнаружение необычных точек данных или событий
- Пример использования: Обнаружение мошеннических транзакций в наборе данных кредитных карт или обнаружение резких изменений уровней сахара/давления в крови, отклоняющихся от типичного паттерна пациента
- Библиотека:
Microsoft.ML.Trainers.RandomizedPca
7. Ранжирование
- Цель: Для задач, где необходимо ранжировать элементы в определенном порядке
- Пример использования: Определение приоритетов списков ожидания пациентов в больнице или клинике на основе срочности медицинских состояний, анализируя данные пациентов, включая симптомы, медицинскую историю и серьезность состояний: точное ранжирование пациентов позволяет системе обеспечить первоочередное обслуживание тех, кто больше всего нуждается в срочной помощи, оптимизируя распределение медицинских ресурсов и улучшая эффективность обслуживания пациентов.
- Библиотека:
Microsoft.ML.Trainers.FastTree
8. Рекомендация
- Цель: Для рекомендации предметов пользователям
- Вариант использования: Предложение товаров пользователю на сайте электронной торговли на основе его истории просмотров или рекомендация индивидуальных планов лечения пациентам в больнице или клинике
- Библиотека:
Microsoft.ML.Trainers.MatrixFactorization
9. Прогнозирование временных рядов и последовательностей
- Цель: Прогнозирование будущих значений в временных рядах
- Вариант использования: Прогнозирование цен на акции или спроса на электроэнергию на основе исторических данных, прогнозирование критических событий пациентов или ухудшения их состояния здоровья на несколько часов вперед на интенсивном уходе, что позволяет медицинскому персоналу оперативно вмешаться, спасать жизни и улучшать результаты лечения пациентов
- Библиотека:
Microsoft.ML.TimeSeries
10. Анализ текстов и обработка естественного языка
- Цель: Анализ и обработка текстовых данных
- Вариант использования: Анализ настроений в отзывах клиентов для оценки общего уровня удовлетворенности клиентов
- Библиотека:
Microsoft.ML.Transforms.Text
11. Классификация изображений и обнаружение объектов
- Цель: Для задач, связанных с обработкой изображений
- Вариант использования: Идентификация и классификация дефектов в производственных изделиях с использованием изображений с конвейера или помощь радиологам в анализе медицинского изображения, такого как МРТ или КТ-сканы, для выявления потенциальных проблемных областей, таких как опухоли или переломы, а также для определения их местоположения и размера на сканах
- Библиотека:
Microsoft.ML.Vision
12. Объяснимость модели
- Цель: Понимание и интерпретация решений модели
- Вариант использования: Объяснение того, почему конкретная заявка на кредит или работу была одобрена/принята или отклонена прогностической моделью
- Библиотека:
Microsoft.ML.Model.OnnxConverter
Каждый каталог в ML.NET предоставляет специфические алгоритмы и методы, специально разработанные для этих типов задач, помогая разработчикам эффективно реализовывать машинное обучение в своих приложениях.
