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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# 創建自定義 ML 模型，而無需離開.NET 生態系統。ML.NET 使你能夠在聯機或脫機場景中將機器學習添加到 .NET 應用程序中。借助此功能，機器學習應用程序利用數據中的模式來進行預測，而不需要進行顯式編程。

ML.NET 的核心是機器學習模型，該模型指定將輸入數據轉換為預測所需的步驟。借助 ML.NET，可以通過指定算法來訓練自定義模型，也可以導入預訓練的 TensorFlow 和 ONNX 模型。擁有模型后，可以將其添加到應用程序中進行預測。可以使用 ML.NET 進行的預測類型的示例：

ML.NET 在使用 .NET Core 的 Windows、Linux 和 macOS 或使用 .NET Framework 的 Windows 上運行。所有平臺均支持 64 位。Windows 支持 32 位，TensorFlow、LightGBM 和 ONNX 相關功能除外。

簡單介紹了什么是ML.NET之后，我們為你準備了Let’s Learn .NET系列欄目之機器學習篇，幫助你更加直觀地了解，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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了解ML.NET

總結

以上是生活随笔為你收集整理的当.NET遇到机器学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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