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ML.NET で二項分類 ~ 機械学習のフローを理解する(タイタニック号から脱出できるか?)
C#
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03_prepareloaddata.md
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05_predictmodel.md
06_createfunctions.md
07_deploytoazure.md
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ML.NET で二項分類 ~ タイタニック号から脱出できるか?

このコンテンツでは、ML.NET を使って 二項分類 を行う手順を紹介します。

このコンテンツのテーマは、タイタニック号の乗船リスト から、どのような属性の人が "助かる" かを予測 することです。

機械学習には ML.NET を使用しますが、データの分析には Excel を利用してみます。
このコンテンツでは、実装に Visual Studio Code を使います。

Data Analyze with Excel Train with VSCode Predict with Functions on VSCode Predict with Azure Functions on VSCode

同様の分類モデルを作成する手順として、

を用意しています。


今回は、データセットを単に 学習 するだけではなく、学習済みモデルを Azure Functions で サービス化 してクライアントから利用する手順まで紹介します。

機械学習(深層学習でも基本的には同様)は、以下の流れで進めます。

  1. データを用意する
  2. データを整形して分析する
  3. データ読み込みの準備をする
  4. モデルを作成する
  5. 予測モデルを作成する
  6. 予測をサービス化する
  7. 予測サービスをクラウドに発行する

間違いや更新の提案は、Issue、Pull Request でお知らせください。

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