Implementando um modelo de Machine Learning com a biblioteca ML.NET em C#
Este projeto mostra como implementar um modelo de Machine Learning com a biblioteca ML.NET em C#.
Machine Learning (ML) é uma abordagem computacional que utiliza algoritmos para identificar padrões em dados, permitindo a automação de tarefas como previsão de valores, classificação de entradas e agrupamento de informações.
ML.NET, biblioteca de aprendizado de máquina da Microsoft para desenvolvedores .NET, possibilita a criação, o treinamento e o consumo de modelos diretamente em C#. Ele oferece suporte a diversas técnicas, como classificação, regressão, clusterização, detecção de anomalias, recomendação e processamento de texto, utilizando algoritmos eficientes e pipelines de transformação de dados.
O núcleo do ML.NET se baseia no conceito de pipelines, que são cadeias imutáveis de transformações e algoritmos de aprendizado. Dados brutos passam por etapas de pré-processamento (como vetorização de texto ou normalização de valores) e são treinados por algoritmos que identificam padrões e geram um modelo. Esse modelo pode então ser salvo e reutilizado para previsões com novos dados.
Além disso, o ML.NET suporta técnicas avançadas como aprendizado online e AutoML, garantindo sempre uma execução local e segura dentro do ecossistema .NET. Com essa biblioteca, desenvolvedores podem integrar inteligência artificial em seus sistemas de forma poderosa e escalável.
https://dotnet.microsoft.com/en-us/apps/ai/ml-dotnet/
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