یادگیری ماشین در زبان C#

یادگیری ماشینی در سی شارپ به لطف فریمورک هایی مانند ML.NET کاملاً در دسترس و قدرتمند است. ما در این مقاله به طور مختصر به معرفی و بررسی فریمورک ML.NET می پردازیم.

ML.NET

ML.NET یک چارچوب یادگیری ماشینی منبع باز و چند پلتفرمی است که به طور خاص برای توسعه دهندگان دات نت طراحی شده است. این به شما امکان می‌دهد با استفاده از مهارت‌های C# موجود، مدل‌های یادگیری ماشینی را بسازید، آموزش دهید و به کار ببرید. در اینجا برخی از ویژگی های کلیدی وجود دارد:

• روش استفاده: شما می توانید یادگیری ماشین را بدون نیاز به تجربه قبلی ML در برنامه های NET خود ادغام کنید.
• AutoML: فریمورک ML.NET یادگیری ماشین خودکار (AutoML) را برای کمک به شما در ساخت مدل‌های باکیفیت با حداقل تلاش ارائه می‌دهد.
• یکپارچه سازی: از کتابخانه های محبوب ML مانند TensorFlow، ONNX و Infer.NET پشتیبانی می کند.
• تطبیق پذیری: می توانید از ML.NET برای کارهای مختلفی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، توصیه محصول، پیش بینی قیمت، تقسیم بندی مشتری، تشخیص تقلب و غیره استفاده کنید.

شروع به کار

برای شروع کار با ML.NET، می توانید مراحل زیر را دنبال کنید:

1- ایجاد یک ML Context: این نقطه ورود برای ML.NET است.

2- بارگزاری داده: داده های آموزشی خود را از یک فایل یا پایگاه داده بارگیری کنید.

3- ساخت خط لوله: مراحل پردازش داده و آموزش را تعریف کنید.

4- آموزش مدل: خط لوله خود را با داده های آموزشی مطابقت دهید.

5- پیش بینی کنید: از مدل آموزش دیده برای پیش بینی استفاده کنید.

کد نمونه:

در اینجا یک مثال ساده برای نشان دادن این است که چگونه می توانید یک مدل طبقه بندی باینری با ML.NET ایجاد کنید:

var mlContext = new MLContext();

var data = mlContext.Data.LoadFromTextFile<ModelInput>("data.txt", hasHeader: true);

var pipeline = mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Features", nameof(ModelInput.Text))

    .Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.SdcaLogisticRegression("Label", "Features"));

var model = pipeline.Fit(data);

var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ModelInput, ModelOutput>(model);

var sampleStatement = new ModelInput { Text = "This is a great product" };

var prediction = predictionEngine.Predict(sampleStatement);

Console.WriteLine($"Prediction: {prediction.Prediction}");

ویژگی های پیشرفته ML.NET

1- تبدیل داده ها: ML.NET امکان تبدیل داده های پیچیده از جمله تبدیل متن، طبقه بندی، عددی و تصویر را فراهم می کند.

2- تفسیرپذیری مدل: می‌توانید پیش‌بینی‌های مدل خود را با استفاده از ابزارهایی مانند اهمیت ویژگی جایگشت (PFI) تفسیر کنید.

3- استقرار مدل: مدل های آموزش دیده با ML.NET را می توان در پلتفرم های مختلف از جمله برنامه های وب، برنامه های دسکتاپ و حتی برنامه های تلفن همراه مستقر کرد.

وظایف رایج یادگیری ماشین در ML.NET

• رگرسیون: مقادیر پیوسته مانند پیش‌بینی قیمت، پیش‌بینی دما را پیش‌بینی کنید.
• طبقه بندی: مقادیر طبقه بندی شده مانند تشخیص هرزنامه، تجزیه و تحلیل احساسات را پیش بینی کنید.
• خوشه بندی: موارد مشابه را با هم گروه بندی کنید، به عنوان مثال، تقسیم بندی مشتری.
• تشخیص ناهنجاری: الگوهای غیرعادی در داده ها مانند تشخیص تقلب را شناسایی کنید.
• سیستم های توصیه: توصیه های شخصی سازی شده را بر اساس رفتار کاربر ارائه می دهد.

مثال: مدل رگرسیون در ML.NET

در اینجا نمونه ای از ایجاد یک مدل رگرسیون ساده برای پیش بینی قیمت مسکن آورده شده است:

var mlContext = new MLContext();

var data = mlContext.Data.LoadFromTextFile<ModelInput>("housing.csv", hasHeader: true, separatorChar: ',');

var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "Size", "NumberOfRooms", "Age")

    .Append(mlContext.Regression.Trainers.Sdca(labelColumnName: "Price", featureColumnName: "Features"));

var model = pipeline.Fit(data);

var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ModelInput, ModelOutput>(model);

var sampleHouse = new ModelInput { Size = 1500, NumberOfRooms = 3, Age = 10 };

var prediction = predictionEngine.Predict(sampleHouse);

Console.WriteLine($"Predicted Price: {prediction.Price}");

کتابخانه های یادگیری ماشین برای سی شارپ

• TensorFlow.NET: قابلیت های TensorFlow را در برنامه های NET ادغام می کند.
• Accord.NET: طیف گسترده ای از الگوریتم ها و ابزارهای یادگیری ماشین را ارائه می دهد.
• Infer.NET: چارچوبی برای اجرای استنتاج بیزی در مدل های گرافیکی.

منابع

برای آموزش ها و نمونه های دقیق تر، می توانید اسناد رسمی ML.NET و مخزن GitHub3 را بررسی کنید.

منابع مفید

• ML.NET Documentation: راهنماها و آموزش های جامع استفاده از ML.NET.
• نمونه های ML.NET: نمونه های واقعی و برنامه های کاربردی نمونه.
• Microsoft Learn: مسیرها و ماژول های یادگیری رایگان برای ML.NET.
• TensorFlow.NET: مستندات و مثال هایی برای استفاده از TensorFlow با سی شارپ.
• Community Forums: با توسعه دهندگان دیگر تعامل داشته باشید و در پلتفرم هایی مانند Stack Overflow و GitHub کمک بگیرید.

دوره ها و کتاب ها

Coursera و edX دوره های آنلاینی را ارائه می دهند که یادگیری ماشینی را با استفاده از C# و ML.NET پوشش می دهند.

کتاب هایی مانند "آموزش دستی ماشین با ML.NET" دانش عمیق و مثال های عملی را ارائه می دهند.