ML.NET 튜토리얼 - 시작하기(10분)

코드 생성

학습이 완료되면 네 개의 파일이 SentimentModel.mbconfig에 코드 숨김으로 자동으로 추가됩니다.

  • SentimentModel.consumption.cs: 이 파일에는 모델 사용에 사용할 수 있는 모델 입력 및 출력 클래스와 Predict 메서드가 포함되어 있습니다.
  • SentimentModel.evaluate.cs: 이 파일에는 PFI(순열 기능 중요도) 기술을 사용하여 모델 예측에 가장 많이 기여하는 기능을 평가하는 CalculatePFI 메서드가 포함되어 있습니다.
  • SentimentModel.mlnet: 이 파일은 직렬화된 zip 파일인 학습된 ML.NET 모델입니다.
  • SentimentModel.training.cs: 이 파일에는 모델 예측에 대한 입력 열의 중요도를 이해하는 코드가 포함되어 있습니다.

Visual Studio 솔루션 탐색기

Model Builder 사용 단계에서는 모델에 대한 샘플 입력을 만들고 모델을 사용하여 해당 입력을 예측하는 코드 조각이 제공됩니다.

Model Builder는 또한 솔루션에 선택적으로 추가할 수 있는 프로젝트 템플릿을 제공합니다. 두 가지 프로젝트 템플릿(콘솔 앱과 웹 API)이 있으며 둘 다 훈련된 모델을 사용합니다.

Model Builder 사용 기간

ML.NET CLI는 기계 학습 모델과 다음을 포함하는 모델 학습 및 사용을 위한 코드를 모두 추가합니다.

  • 다음 파일을 포함하는 .NET 콘솔 앱이 포함된 SentimentModel이라는 새 디렉터리가 만들어집니다.
    • Program.cs: 이 파일에는 모델을 실행하는 코드가 포함되어 있습니다.
    • SentimentModel.consumption.cs: 이 파일에는 모델 사용에 사용할 수 있는 모델 입력 및 출력 클래스와 Predict 메서드가 포함되어 있습니다.
    • SentimentModel.mbconfig: 이 파일은 훈련의 구성과 결과를 추적하는 JSON 파일입니다.
    • SentimentModel.training.cs: 이 파일에는 최종 모델을 학습시키는 데 사용되는 학습 파이프라인(데이터 변환, 알고리즘 및 알고리즘 매개 변수)이 포함되어 있습니다.
    • SentimentModel.zip: 이 파일은 직렬화된 zip 파일인 학습된 ML.NET 모델입니다.

모델을 시도하려면 콘솔 앱을 실행하여 모델을 사용하여 단일 문의 감정을 예측할 수 있습니다.

계속