ML.NET 是面向 .NET 開發人員的開源跨平臺機器學習框架，你可以使用 C# 或 F# 建立自定義 ML 模型，而無需離開.NET 生態系統。ML.NET 使你能夠在聯機或離線場景中將機器學習新增到 .NET 應用程式中。藉助此功能，機器學習應用程式利用資料中的模式來進行預測，而不需要進行顯式程式設計。
ML.NET 的核心是機器學習模型，該模型指定將輸入資料轉換為預測所需的步驟。藉助 ML.NET，可以通過指定演算法來訓練自定義模型，也可以匯入預訓練的 TensorFlow 和 ONNX 模型。擁有模型後，可以將其新增到應用程式中進行預測。可以使用 ML.NET 進行的預測型別的示例：
ML.NET 在使用 .NET Core 的 Windows、Linux 和 macOS 或使用 .NET Framework 的 Windows 上執行。所有平臺均支援 64 位。Windows 支援 32 位，TensorFlow、LightGBM 和 ONNX 相關功能除外。
簡單介紹了什麼是ML.NET之後，我們為你準備了Let’s Learn .NET系列欄目之機器學習篇，幫助你更加直觀地瞭解，以及文末也附上免費的學習素材，內容豐富，可以先收藏再學習哦！
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