ML.NET 튜토리얼 - 시작하기(10분)

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.
   TerminalCopy

   cd SentimentModel

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

   Program.csCopy

   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).

   TerminalCopy

   dotnet run

   출력은 다음과 같이 표시되어야 합니다.

   TerminalCopy

   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 ===============