Microsoftの機械学習ツール ML.NET model builderをVisual C#から使う(1) まずは手書き文字認識mnistをやってみる。アルゴリズムは自動でL-BFGS, LightGBM, FastTreeを試して一番性能のいいL-BFGSを選んでいて、0.9649の精度になった。

最近ずっとPythonのTensorflow/Kerasを使っているが、そういやマイクロソフトもC#で使えるもの出していたな...ということで調べた。

これ。

ML.NET の詳細

普通にプログラミングもできるが、コード書かずに自動で生成するmodel builderというのもあるということで

ML.NET Model Builder

そっちをまず試してみた。

例題はやはりIrisかMNISTだろう。IrisはチュートリアルにあったのでMNISTのほうをやってみよう。

32x32では時間掛かりそうなのでScikit-learnに入っている8x8のものをデータセットとする。もうFlattenしてあるデータ数×64のデータになっている。

Recognizing hand-written digits

では早速やってみよう。コンソールアプリを作って、機械学習モデルを追加する。

シナリオはデータ分類を選んで、

データファイルを読み込んで、予測する列を指定する。

すると勝手にいくつかのアルゴリズムを試してくれる。今回はL-BFGS, LightGBM, FastTree。

L-BFGSの精度が良かったということでこれが選ばれた。でモデルのチェックを値を入力してすることができて、

コンソールアプリかWeb APIが作れる。今回はコンソールアプリにしてみた。

Col64が正解の列で1だが、ちゃんとScoreで1の確率が非常に高くなっている。

非常に簡単にできた。ほぼノーコードツールみたいだ。別のものも試してみよう（続く）。