ML.NET チュートリアル | 概要を 10 分で

シナリオを選択する

モデルを生成するには、まず、機械学習シナリオを選択する必要があります。Model Builder では、いくつかのシナリオがサポートされています:

Model Builder でサポートされているさまざまなシナリオを示すVisual Studio の [シナリオの選択] タブのスクリーンショット。

注: チュートリアルのスクリーンショットが実際の表示内容と一致しない場合は、Model Builder のバージョンを更新する必要があるかもしれません。[拡張機能] > [拡張機能の管理] に移動し、Model Builder の使用可能な更新プログラムがないことを確認します。このチュートリアルで使用されるバージョンは、17.18.2 です。

この場合、カスタマー レビューのコンテンツ (テキスト) に基づいて感情を予測します。

  1. Model Builder のシナリオ画面では、コメントがどのカテゴリー (ポジティブまたはネガティブ) に分類されるかを予測するため、データ分類 シナリオを選択します。

    Model Builder のデータ分類オプションのスクリーンショット。

  2. データ分類 シナリオを選択した後、学習環境を選択する必要があります。いくつかのシナリオは Azure での学習をサポートしていますが、分類は現在のところローカルでの学習しかサポートしていないため、ローカル 環境を選択したまま、データ 手順に進みます。

    Model Builder でローカルの学習環境が選択されています。

モデルを生成するには、機械学習シナリオを選択する必要があります。

ML.NET CLI では、いくつかの ML のシナリオがサポートされています:

  • 分類 - これは、データがどのカテゴリーに属するか予測する場合に使用します (顧客レビューの感情をポジティブかネガティブかで分析する場合など)。
  • 画像分類 - これは、画像 が属しているカテゴリを予測する場合に使用します (たとえば、ネコの画像か、イヌの画像かいずれであるかを予測する場合)。
  • 回帰 (値の予測など) - 数値を予測する場合にこれを使用します (住宅価格を予測する場合など)。
  • 予測 - 時系列の将来の値を予測する (四半期ごとの売上の予測など) 場合に使用します。
  • 推奨 - 過去の評価 (製品の推奨など) に基づいてユーザーにアイテムを推奨する場合に使用します。

この場合では、顧客レビューの内容 (テキスト) から感情を予測するため、分類 を使用します。

続行