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O Windows Machine Learning pode ser usado em uma variedade de soluções de aplicativos personalizáveis. Aqui, fornecemos vários tutoriais completos sobre como criar um modelo de Machine Learning a partir de uma variedade de potenciais serviços não codificados ou programáticos e integrá-los em um aplicativo básico de ML do Windows. Além disso, abordamos vários métodos avançados para ajustar a funcionalidade do seu aplicativo. E se você está procurando apenas um uso introdutório básico das APIs com um modelo existente, ou se quiser conferir nossos exemplos, confira mais links abaixo.
Tutoriais completos do aplicativo
Estes tutoriais a seguir abordam a criação de um modelo de Aprendizado de Máquina e como incorporá-lo a um aplicativo do Windows 10 com o Windows ML.
Ambiente de treinamento sem código
Quer usar um utilitário existente para treinar um modelo de aprendizado de máquina? Estes tutoriais abrangem instruções passo a passo de ponta a ponta de como criar aplicativos do Windows ML com modelos treinados por serviços existentes.
Classificação de imagem com Visão Personalizada e Windows ML
Saiba como usar o serviço Visão Personalizada do Azure para treinar um modelo para classificação de imagem e implantar esse modelo em um aplicativo do Windows ML para ser executado localmente em sua máquina.
Classificação de imagem com ML.NET e Windows ML
Saiba como usar a extensão do Visual Studio do ML.NET Model Builder para criar um modelo ONNX e implantar esse modelo em um aplicativo do Windows ML para ser executado localmente em sua máquina.
Ambiente de treinamento de código
Estes tutoriais abordam maneiras de criar seu próprio código para treinar um modelo de ML do Windows, em vez de usar um serviço pré-existente.
Classificação de imagem com PyTorch e Windows ML
Saiba como instalar o PyTorch em sua máquina, como usá-lo para treinar um modelo de classificação de imagem, como converter esse modelo para o formato ONNX e como implantá-lo em um aplicativo de ML do Windows para ser executado localmente em sua máquina.
Análise de dados com PyTorch e Windows ML
Saiba como instalar o PyTorch em sua máquina, como usá-lo para treinar um modelo de análise de dados, como converter esse modelo para o formato ONNX e como implantá-lo em um aplicativo de ML do Windows para ser executado localmente em sua máquina.
Deteção de objetos com TensorFlow e Windows ML
Saiba como instalar o TensorFlow em sua máquina, implementar o aprendizado de transferência com a arquitetura YOLO, converter para o modelo para ONNX e implantá-lo em um aplicativo Windows ML para ser executado localmente em sua máquina.
Funcionalidades avançadas:
Se você quiser usar o pacote NuGet do Windows ML, consulte Tutorial: Portar um aplicativo existente do Windows ML para o pacote NuGet.
Para obter os recursos e correções mais recentes do Windows ML, consulte nossas notas de versão.
Importante
PyTorch, o logótipo PyTorch e quaisquer marcas relacionadas são marcas comerciais da Facebook, Inc. TensorFlow, o logótipo TensorFlow e quaisquer marcas relacionadas são marcas comerciais da Google Inc.
Observação
Use os seguintes recursos para obter ajuda com o Windows ML:
- Para fazer ou responder a perguntas técnicas sobre o Windows ML, use a tag windows-machine-learning no Stack Overflow.
- Para relatar um bug, registre um problema em nosso GitHub.