如何系统地学习ML.NET，从零基础到精通，成为机器学习领域的.NET专家？
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本文共计684个文字，预计阅读时间需要3分钟。
ML.NET在微软研究部门的直接工作。这些创新已被用于他们的产品，如Windows Defender、Microsoft Office（Powerpoint设计理念，Excel图表推荐）和Azure机器学习、PowerBI。ML.NET目前正提供端到端工具。
ML.NET一直在微软的研究部门的工作。这些创新已经用于他们自己的产品，如Windows Defender，Microsoft Office（Powerpoint设计理念，Excel图表推荐），Azure机器学习，PowerBI。 ML.NET旨在提供终端工作流程，以便在机器学习（预处理，特征工程，建模，评估和操作）的各个步骤中将ML用于.NET应用程序。
ML.NET 1.0提供以下关键组件：数据表示机器学习任务（分类，回归，异常检测等）数据特征工程
机器学习模型应该让分析师的生活更轻松，现在甚至可以构建这些模型，因为新框架的设计考虑了AutoML。除了通常的机器学习任务外，ML.NET还支持AutoML。
对于机器学习初学者，Microsoft开发人员建议从Visual Studio中的ML.NET模型构建器和任何平台上的ML.NET CLI开始。对于可以随时构建模型的场景，AutoML API也非常方便。
使用ML.NET模型构建器，只需右键单击即可向应用程序添加机器学习。
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ML.NET在微软研究部门的直接工作。这些创新已被用于他们的产品，如Windows Defender、Microsoft Office（Powerpoint设计理念，Excel图表推荐）和Azure机器学习、PowerBI。ML.NET目前正提供端到端工具。
ML.NET一直在微软的研究部门的工作。这些创新已经用于他们自己的产品，如Windows Defender，Microsoft Office（Powerpoint设计理念，Excel图表推荐），Azure机器学习，PowerBI。 ML.NET旨在提供终端工作流程，以便在机器学习（预处理，特征工程，建模，评估和操作）的各个步骤中将ML用于.NET应用程序。
ML.NET 1.0提供以下关键组件：数据表示机器学习任务（分类，回归，异常检测等）数据特征工程
机器学习模型应该让分析师的生活更轻松，现在甚至可以构建这些模型，因为新框架的设计考虑了AutoML。除了通常的机器学习任务外，ML.NET还支持AutoML。
对于机器学习初学者，Microsoft开发人员建议从Visual Studio中的ML.NET模型构建器和任何平台上的ML.NET CLI开始。对于可以随时构建模型的场景，AutoML API也非常方便。
使用ML.NET模型构建器，只需右键单击即可向应用程序添加机器学习。