.NET 프로젝트에 기계 학습을 통합하기 위한 상위 10가지 도구

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기계 학습의 잠재력을 갈망하지만 .NET 세계에 대한 충성심이나 요구 사항에 묶여 있다고 느낀다면 이 문서가 숨겨진 보물을 찾기 위한 로드맵이 될 수 있습니다. 결국 Andrew Hunt가 말했듯이 "최고의 장인은 작업에 적합한 도구를 선택합니다."

처음에는 “왜 기계 학습을 .NET으로 가져오는가?”라고 의문을 제기할 수도 있습니다. 왜 그냥 Python을 고수하면 안 되나요?” 아, 가치 있는 질문이네요! 이러한 도구의 유용성은 단순히 .NET 생태계에 대한 기계 학습 기능의 확장이 아닙니다. 이는 언어를 전환하거나 외부 서비스를 사용하는 오버헤드 없이 .NET 애플리케이션이 이러한 기능을 원활하게 통합할 수 있는 기본 환경을 제공하는 것입니다.

목록의 첫 번째 도구는 다름 아닌 .NET 생태계를 위해 Microsoft가 특별히 개발한 기계 학습 라이브러리인 ML.NET입니다. 이 도구는 .NET 개발자를 위한 기계 학습을 대중화하기 위해 만들어졌습니다. 이를 통해 .NET 애플리케이션 내에서 직접 맞춤형 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있습니다.