ML.NET 튜토리얼 - 시작하기(10분)

Windows Linux macOS

모델 사용

마지막 단계는 최종 사용자 애플리케이션에서 학습된 모델을 사용하는 것입니다.

  1. myMLApp 프로젝트의 Program.cs 코드를 다음 코드로 바꿉니다.

    Program.cs
    using MyMLApp;
// Add input data
var sampleData = new SentimentModel.ModelInput()
{
    Col0 = "This restaurant was wonderful."
};

// Load model and predict output of sample data
var result = SentimentModel.Predict(sampleData);

// If Prediction is 1, sentiment is "Positive"; otherwise, sentiment is "Negative"
var sentiment = result.PredictedLabel == 1 ? "Positive" : "Negative";
Console.WriteLine($"Text: {sampleData.Col0}\nSentiment: {sentiment}");

  2. myMLApp을 실행합니다(Ctrl+F5 또는 디버그 > 디버깅하지 않고 시작 선택). 입력 문이 양수인지 음수인지 예측하는 다음 출력이 표시되어야 합니다.

    출력: 텍스트: 이 식당은 훌륭했어. 감정: 긍정적

ML.NET CLI가 학습된 모델과 코드를 생성했으므로 이제 다음 단계에 따라 .NET 애플리케이션(예: SentimentModel 콘솔 앱)에서 모델을 사용할 수 있습니다.

  1. 명령줄에서 consumeModelApp 디렉터리로 이동합니다.
    Command prompt
    cd SentimentModel

  2. 코드 편집기에서 Program.cs를 열고 코드를 검사합니다. 코드는 다음과 유사해야 합니다.

    Program.cs
    using System;

namespace SentimentModel.ConsoleApp
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // Add input data
            SentimentModel.ModelInput sampleData = new SentimentModel.ModelInput()
            {
              Col0 = @"Wow... Loved this place."
            };

            // Make a single prediction on the sample data and print results
            var predictionResult = SentimentModel.Predict(sampleData);

            Console.WriteLine("Using model to make single prediction -- Comparing actual Col1 with predicted Col1 from sample data...\n\n");


            Console.WriteLine($"Col0: @{"Wow... Loved this place."}");
            Console.WriteLine($"Col1: {1F}");


            Console.WriteLine($"\n\nPredicted Col1: {predictionResult.PredictedLabel}\n\n");
            Console.WriteLine("=============== End of process, hit any key to finish ===============");
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

  3. SentimentModel.ConsoleApp을 실행합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하여 이를 수행할 수 있습니다(SentimentModel 디렉터리에 있는지 확인).

    Command prompt
    dotnet run

    출력은 다음과 같이 표시되어야 합니다.

    Command prompt
    Using model to make single prediction -- Comparing actual Col1 with predicted Col1 from sample data...


Col0: Wow... Loved this place.
Col1: 1
Class                          Score
-----                          -----
1                              0.9651076
0                              0.034892436
=============== End of process, hit any key to finish ===============
계속