Esplorare cataloghi e casi d’uso di ML.NET
Esplorare i cataloghi e i casi d'uso di ML.NET
ML.NET è una piattaforma di machine learning open-source e multi-piattaforma per sviluppatori .NET. Per coloro che si stanno avvicinando al machine learning, è essenziale comprendere i cataloghi di ML.NET. Fornisce vari “cataloghi”, che sono collezioni di algoritmi e trasformazioni per diversi tipi di compiti di machine learning. Ogni catalogo in ML.NET è progettato per specifici tipi di compiti di machine learning, offrendo vari algoritmi e metodi adatti per tali compiti.
Cataloghi ML.NET e casi d’uso
Ecco una panoramica di alcuni dei principali cataloghi in ML.NET e esempi di scenari reali in cui potrebbero essere utilizzati:
1. Caricamento e trasformazione dei dati
- Purpose: Caricare, trasformare e manipolare i dati
- Use case: Preelaborazione dei dati dei record sanitari per normalizzarli e codificarli prima di inserirli in un modello predittivo
- Libreria:
Microsoft.ML.Data
2. Classificazione binaria
- Purpose: Per compiti in cui si prevede uno dei due risultati
- Use case: Screening dei record sanitari per identificare i pazienti a rischio di sviluppare il diabete: il modello ML.NET analizza i dati del paziente, come età, peso, pressione sanguigna e storia familiare, per classificare ciascun paziente come “a rischio” o “non a rischio” diabete. Ciò consente ai fornitori di assistenza sanitaria di offrire consigli di stile di vita mirati o trattamenti preventivi a coloro identificati come ad alto rischio, prevenendo potenzialmente l’insorgenza della malattia, o semplicemente predire se una email è spam o meno in base al suo contenuto.
- Libreria:
Microsoft.ML.Trainers.FastTree
3. Classificazione multiclasse
- Purpose: Per compiti in cui si prevede un risultato tra più di due possibili
- Use case: Categorizzare gli articoli di notizie in argomenti predefiniti come sport, politica o tecnologia
- Libreria:
Microsoft.ML.Trainers.LbfgsMaximumEntropy
4. Regressione
- Purpose: Prevedere un valore continuo
- Use case: Stimare il prezzo di una casa in base a caratteristiche come dimensioni, posizione e età
- Libreria:
Microsoft.ML.Trainers.FastTree
5. Clustering
- Purpose: Raggruppare elementi simili
- Use case: Segmentare i clienti in diversi gruppi in base al comportamento di acquisto per il marketing mirato
- Libreria:
Microsoft.ML.Trainers.KMeans
6. Rilevamento anomalie
- Purpose: Identificare punti o eventi anomali
- Use case: Rilevare transazioni fraudolente in un set di dati di transazioni con carte di credito o rilevare improvvisi picchi o cali nei livelli di zucchero nel sangue o nella pressione sanguigna che si discostano dal pattern tipico del paziente
- Libreria:
Microsoft.ML.Trainers.RandomizedPca
7. Ranking
- Purpose: Per compiti in cui si desidera ordinare gli elementi in un certo ordine
- Use case: Dare priorità alle liste di attesa dei pazienti in un ospedale o clinica in base all’urgenza delle condizioni mediche, analizzando i dati del paziente, compresi sintomi, anamnesi e gravità delle condizioni: mediante il corretto ordinamento dei pazienti, il sistema garantisce che quelli con maggiore bisogno di cure urgenti vengano assistiti per primi, ottimizzando l’allocazione delle risorse mediche e migliorando l’efficienza dell’assistenza ai pazienti.
- Libreria:
Microsoft.ML.Trainers.FastTree
8. Raccomandazione
- Scopo: Per raccomandare articoli agli utenti
- Caso d’uso: Suggerire prodotti a un utente su un sito di e-commerce in base alla sua cronologia di navigazione o può raccomandare piani di cura personalizzati per i pazienti in un ospedale o una clinica
- Libreria:
Microsoft.ML.Trainers.MatrixFactorization
9. Predizione di Serie Temporali e Sequenze
- Scopo: Per predire i valori futuri in una serie temporale
- Caso d’uso: Previsione dei prezzi delle azioni o della domanda di elettricità in base ai dati storici o previsione degli eventi critici o del deterioramento della salute dei pazienti in un’unità di terapia intensiva, consentendo al personale medico di intervenire in modo proattivo, salvando vite e migliorando i risultati dei pazienti
- Libreria:
Microsoft.ML.TimeSeries
10. Analisi del Testo e Elaborazione del Linguaggio Naturale
- Scopo: Per analizzare ed elaborare dati testuali
- Caso d’uso: Analisi del sentiment sulle recensioni dei clienti per valutare la soddisfazione complessiva del cliente
- Libreria:
Microsoft.ML.Transforms.Text
11. Classificazione delle Immagini e Rilevamento degli Oggetti
- Scopo: Per compiti legati all’elaborazione delle immagini
- Caso d’uso: Identificazione e classificazione dei difetti nei prodotti manufatti utilizzando immagini di una linea di assemblaggio o può aiutare i radiologi nell’analisi delle immagini mediche, come MRI o scansioni CT, per identificare potenziali aree di preoccupazione, come tumori o fratture, e individuarne la posizione e le dimensioni all’interno delle scansioni
- Libreria:
Microsoft.ML.Vision
12. Spiegazione del Modello
- Scopo: Comprendere e interpretare le decisioni del modello
- Caso d’uso: Giustificare il motivo per cui un determinato prestito o candidatura a un lavoro è stato approvato/accettato o respinto da un modello predittivo
- Libreria:
Microsoft.ML.Model.OnnxConverter
Ogni catalogo in ML.NET fornisce algoritmi e metodi specifici progettati per questi tipi di compiti, aiutando gli sviluppatori a implementare l’apprendimento automatico in modo efficace nelle loro applicazioni.
