Nie wiem czy dobry dział, ale zna ktoś może jakiś dobry tutorial na ten temat? Większość to godzinowe podcasty albo najbardziej podstawowa regresja z samego ML.NET'u, a nie ma niczego, co by się jakoś bardziej wgłębiało w temat, a przynajmniej ja nie mogę nic znaleźć.
Dzięki za wszystkie odpowiedzi ;)
Trochę bleeding edge, więc raczej szukałbym w tutorialach na MSDN
Tutorials, a szczególnie tutaj: Image classification
bo
TensorFlow is an open source machine learning framework used for deep learning scenarios (such as computer vision and natural language processing). ML.NET has support for using TensorFlow models, but previously only supported image classification scenarios. With the 0.11 release, support for text input has been added so you can use TensorFlow models for text analysis, such as sentiment analysis. You can see code example details in this code.
Przykłady z Samples
https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/master/samples/csharp/getting-started/DeepLearning_ImageClassification_TensorFlow
**
Image Classification - Scoring sample**
| ML.NET version | API type | Status | App Type | Data type | Scenario | ML Task | Algorithms |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| v1.0.0-preview | Dynamic API | up-to-date | Console app | Images and text labels | Images classification | TensorFlow Inceptionv3 | DeepLearning model |
Image classification is a common case in many business scenarios. For these cases, you can either use pre-trained models or train your own model to classify images specific to your custom domain.