検索条件
我が家のアヤメです。乾いたところに生えているのでアヤメだと思っていますがハナショウブかカキツバタではなく間違いなくアヤメであることを確かめるため、機械学習で判定してもらおうと、ML.NETとiris-dataで検索したらオフィシャルにありました。
前回の続きなので既に環境は整っているので、.NET Coreのコンソールアプリを作成し、NuGetでMicrosoft.MLを追加。
iris-dataをダウンロードしてプロジェクトに追加し、プロパティを変更。
コードをコピペしてデバッグなしで実行。
すんなり動き、あとは休みの日に我が家のアヤメのサイズを測るだけ!どれがどれか分かりやすいように分類を日本語にと思ったら、「アヤメ」「カキツバタ」「ハナショウブ」ではなくどれもアヤメ??
Iris setosa:ヒオウギアヤメ
Iris versicolor:ブルーフラッグ
Iris virginica:?
ちょっとショック(^^;)。
ML.NETを使った感情分析のチュートリアルを試してみました。
AIに興味はありましたが、Pythonの環境どうしようかと迷ってたところなので、初めての機械学習です。
実行結果は全く同じ。
データもロジックも全く同じなら結果も全く同じ。
違ったら怖いけれどちょっと安心しました(^^;)。
基本、サンプルのページをコピペでペタペタしていくだけですが、はまったポイントが幾つか。
NuGetで Microsoft ML.NET を探せ、と書かれていますが検索窓にMicrosoft ML.NETと入れても出てきません。Microsoft.MLで検索すると直ぐに出てきます。
コメントにもあるので、修正されると思いますが。
二つも上の階層に遡る必要ないでしょ、と思いパスを修正したらファイルが見つからないと怒られました。
netcoreapp2.0というフォルダの下にファイル(拡張子dll)ができてました。
(そういえば初めての.NET Coreアプリでもあります)
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