Bu yazı, Makine Öğrenimi'nin iş süreçlerinde verimliliği artırmak için kullanılan yaklaşımlardan biri olduğunu vurgular NET Core'un açık kaynak ve gelişmiş bir teknoloji platformu olması, makine öğreniminde kullanımını kolaylaştırır MLNET, NET Core'un resmi makine öğrenimi kütüphanesi olarak çok çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını destekler Kullanıcılar, veri işleme mantığını kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturabilirler Veri önişleme süreci, makine öğrenimi uygulamalarında hayati bir öneme sahiptir ve MLNET, veri önişleme adımlarında sıklıkla kullanılan özelliklere sahiptir MLNET ayrıca veri okuma ve dönüştürme işlemleri için birçok API sağlar
Bugün dünyada birçok firma verilerinin analizini yaparak iş süreçlerinde fayda sağlamaktadır. Bu verilerin kullanılması ile üretkenliğin artması, daha doğru kararlar alınması ve maliyetlerin azaltılması hedeflenmektedir. Bu noktada ise Makine Öğrenimi, şirketlerin verilerini daha akıllıca kullanmalarını sağlar.
Makine öğrenimi, algoritmalara ve yapay zekaya dayalı bir yazılım geliştirme teknolojisi olarak tanımlanır. .NET Core ise açık kaynaklı bir platformdur ve sürekli bir şekilde geliştirilmekte olan bir frameworktür. .NET Core'un hem oldukça popüler, hem de gelişmiş bir teknoloji platformu olması, makine öğreniminde kullanılmasını kolaylaştırmaktadır. Bu sayede, makine öğrenimi uygulamaları daha az maliyetle geliştirilebilmektedir.
.NET Core'un makine öğrenimi uygulamalarında kullanılması, iki farklı kütüphane ile mümkündür. Makine öğrenimi uygulamaları için en popüler çözümlerden biri ML.NET kütüphanesidir. ML.NET, .NET Core'un resmi makine öğrenimi kütüphanesidir ve çok çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını desteklemektedir. Kullanıcılar, kod yazmak yerine veri işleme mantığını kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturabilirler.
Bunun yanı sıra, TensorFlow.NET kütüphanesi de .NET Core'da makine öğrenimi uygulamaları için kullanılabilir. TensorFlow.NET, TensorFlow'a karşılık gelen .NET Core kütüphanesidir. TensorFlow, Google tarafından geliştirilen ve yeniden kullanılabilir yapay zeka yazılımı bibliyotekidir. TensorFlow.NET, bu büyüleyici TensorFlow kütüphanesini kullanarak .NET Core uygulamalarında makine öğrenimi uygulamaları oluşturmak için kullanılabilir.
Genel olarak, .NET Core kütüphaneleri, büyük miktarlarda verileri analiz etmek için kullanılan makine öğrenimi modelleri oluşturmanızı sağlar. Bu kütüphaneler sayesinde, makine öğrenimi uygulamalarını daha hızlı, daha hesaplı ve daha kolay bir şekilde geliştirebilirsiniz. Ayrıca, bu kütüphaneler .NET Core platformunu diğer platformlardan daha avantajlı kılarak, şirketler için bir tercih sebebi haline gelir.
ML.NET Nedir?
ML.NET Microsoft tarafından geliştirilen açık kaynak bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Bu kütüphane .NET Core ile entegre olarak kullanılarak, programcıların makine öğrenimi modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve uygulamasına olanak tanır. ML.NET, .NET Core'un sunduğu avantajlardan yararlanarak kullanıcıların kolayca uygulamaları entegre etmelerine izin verir.
ML.NET, başlangıç düzeyinden ileri düzeye kadar birçok makine öğrenimi algoritması sunar. Bu algoritmalar arasında regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve derin öğrenme gibi yöntemler yer alır. ML.NET ayrıca, veri ön işleme, model optimizasyonu ve değerlendirme gibi işlemler için de kullanılabilir.
ML.NET, farklı formatlardaki verileri okuma ve işleme işlemlerini de destekler. Bu kütüphane, CSV, TSV, Text, Seri, Image ve daha birçok veri tipini destekleyen API'ler sunar. Ayrıca, ML.NET ile birlikte, önişleme adımlarında kullanabileceğiniz bir dizi hazır fonksiyon da bulunur. Bu fonksiyonlar sayesinde önişleme işlemleri daha kolay hale gelir.
ML.NET, finans, sağlık, üretim ve diğer birçok endüstriyel uygulama alanında yaygın olarak kullanılır. Bu kütüphane, özellikle bulanık ya da karmaşık veri kümelerinde kullanılabilecek kolay bir arayüz sunar. Ayrıca, ML.NET'in açık kaynak kodlu olması, kullanıcıların kütüphaneyi kolayca özelleştirmelerine ve geliştirmelerine de olanak tanır.
Veri Önişleme
Veri önişleme, makine öğrenimi uygulamalarında hayati bir öneme sahiptir ve ML.NET, veri önişleme adımlarında sıklıkla kullanılan özelliklere sahiptir. Başarılı bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için doğru veri kümesinin kullanılması önemlidir ve bu nedenle veri önişleme adımlarının doğru bir şekilde yapılması gerekmektedir.
Veri önişleme süreci, veri setlerinin önündeki gürültüleri ortadan kaldırmayı, verilerin şekillerini dönüştürmeyi, eksik veya yanlış verileri değiştirmeyi, verileri normalleştirmeyi ve daha fazlasını içerir. Bu adımların doğru bir şekilde yapılması, makine öğrenimi modelinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artıracaktır.
ML.NET, veri önişleme aşamalarında kullanılabilecek bir dizi araç sunar. Veri okuma ve dönüştürme işlemleri için kullanılabilecek birçok yöntem vardır. Bazı örneklere bakarsak, veri öğelerinin yeniden biçimlendirilmesi, veri kümesine filtreler uygulanması, veri öğelerinin sıralanması ve daha fazlası yer alır.
Veri setleri genellikle eğitim ve test setlerine ayrılır ve bu nedenle ML.NET, verilerin bölünmesi ve yedeklenmesi işlemlerini kolaylaştırır. Böylece makine öğrenimi modelinin doğruluğu test edilebilir ve değiştirilmesi gereken durumlarda model güncellenebilir.
Ayrıca ML.NET, veri önişleme adımlarında çok önemli bir işleve sahiptir. Öte yandan, gereksiz özelliklerin kaldırılması, değişkenlerin normalleştirilmesi, eşdeğer olmayan verilerin işlenmesi, veri değiştirme yöntemleri ve daha fazlasını içeren veri önişleme işlemlerini kolaylaştırır ve makine öğrenimi modelinin doğruluğunu artırır.
Sonuç olarak, makine öğrenimi uygulamalarında veri önişleme işlemleri oldukça önemlidir ve ML.NET, kullanıcılara verileri doğru bir şekilde önişleme aşamalarında kullanabilecekleri birçok araç sunar. Bu nedenle, veri önişleme adımlarının doğru bir şekilde yapılması, başarılı bir makine öğrenimi modelinin oluşturulmasında önemlidir.
Veri Okuma ve Dönüştürme
Veri Okuma ve Dönüştürme
Veri önişleme işlemleri tamamlandıktan sonra veri setleri okunarak makine öğrenimi modelleri oluşturulabilir. ML.NET, birçok farklı veri kaynağından verilerin okunması ve dönüştürülmesi için kullanılabilir. Örneğin, CSV dosyaları, SQL veritabanları, Azure Blob depolama ve diğerleri.
ML.NET, StreamReader ve StreamReaderAsync sınıflarını kullanarak CSV dosyalarından verileri okur. Ayrıca, ADO.NET sağlayıcıları vasıtasıyla SQL veritabanlarından verileri de okuyabilir. Okunan veriler, IDataView arayüzü vasıtasıyla ML.NET veri setine dönüştürülür. IDataView, ML.NET'in veri işleme mimarisidir ve verilerin sütunlarını ve tiplerini içerir.
Verilerin dönüştürülmesi de ML.NET tarafından gerçekleştirilir. Dönüştürme işlemleri, verilerin doğru biçimde işlenebilmesi için gereklidir. Örneğin, eksik verilerin olması, verilerin birleştirilmesi veya sütunların yeniden adlandırılması gibi dönüştürme işlemleri yapılması gerekebilir. ML.NET, Veri Dönüştürücü API'si aracılığıyla bu işlemleri gerçekleştirir.
Aşağıdaki tabloda ML.NET'in veri okuma ve dönüştürme süreci özetlenmiştir:
| Adım | Açıklama |
|---|---|
| Veri Kaynağı | CSV dosyaları ve SQL veritabanları gibi birçok veri kaynağından verilerin okunması |
| Okuma | StreamReader ve StreamReaderAsync sınıfları aracılığıyla verilerin okunması |
| Dönüştürme | Verilerin önişleme adımlarının yapılması ve Veri Dönüştürücü API'sinin kullanılması |
| Veri Seti | IDataView arayüzü vasıtasıyla verilerin ML.NET veri setine dönüştürülmesi |
Veri Bölme ve Değiştirme
Veri bölme ve değiştirme işlemleri, makine öğrenme uygulamalarında oldukça önemlidir. ML.NET kütüphanesi, veri setlerinin eğitim ve test setlerine bölünmesi ve yedeklenmesi için 'TrainTestSplit' adlı yöntemi sunar. Bu yöntem, tek bir veri setini iki parçaya ayırır. Bir parça, modelin eğitilmesi için kullanılırken, diğer parça modelin doğruluğunun test edilmesinde kullanılır. Bu sayede modelin gerçek hayattaki performansı daha gerçekçi bir şekilde değerlendirilir.
Bunun yanı sıra, veri setlerinin yedeklenmesi de oldukça önemlidir. ML.NET'in 'DataOperationsCatalog' adlı kütüphanesi, veri setlerinin yedeklenmesi için 'SaveAsText' ve 'LoadFromText' gibi yöntemler sunar. Veri setleri, bu yöntemlerle bir metin dosyasına kaydedilebilir ve daha sonra modelin yeniden eğitilmesi veya farklı bir modelde kullanılabilmesi için geri yüklenmesi mümkündür. Bu yöntemler sayesinde, veri setlerinin kaybolması veya hasar görmesi durumunda önemli bilgi kaybı yaşanması önlenir.
Ayrıca, verilerin rasgele bir şekilde bölünmesi, modelin daha geniş bir veri yelpazesine sahip olmasını sağlayabilir. ML.NET'in 'TrainTestDataset' yöntemi, veri setinin belirli bir oranda rasgele bir şekilde bölünmesine olanak tanır. Bu yöntem sayesinde, modelin sınıflandırma veya regresyon gibi analizlerinde daha doğru sonuçlar elde edilebilir.
Makine Öğrenimi
Makine Öğrenimi, ML.NET ile oldukça kolay hale geliyor. Bu kütüphane kullanılarak model oluşturma, eğitim ve değerlendirme işlemleri gerçekleştirilebilir. İşlemler sırasında kullanılacak veri setinin önişleme aşamaları tamamlandıktan sonra, ML.NET ile regresyon, sınıflandırma veya kümeleme gibi farklı uygulamalar yapılabiliyor.
ML.NET'in regresyon uygulamaları örneğinde, bir veri setinde yer alan girdi ve çıktılar ile bir fonksiyon oluşturulur. Bu fonksiyon, veri setinde belirtilen özellikleri kullanarak, benzer bir girdi ile doğru bir çıktı tahmin eder. ML.NET ile regresyon uygulamalarında bazı algoritmalar kullanılarak, bu fonksiyonun ne kadar doğru tahmin yaptığı ölçülür.
| Regresyon Uygulamaları İçin Algoritmalar | Tanımı |
|---|---|
| Doğrusal Regresyon | Veri setindeki girdi ve çıktılar arasındaki ilişkiyi doğrusal olarak modelleyen bir algoritmadır. |
| Polinom Regresyon | Veri setindeki girdi ve çıktılar arasındaki ilişkiyi polinomik olarak modelleyen bir algoritmadır. |
| Lasso Regresyon | Veri setindeki girdi ve çıktılar arasındaki ilişkiyi modellemek için ışınlanma işlemi uygulayan bir algoritmadır. |
ML.NET'in sınıflandırma uygulamaları örneğinde ise, bir veri setinde yer alan girdilerin, belirli kategorilere ayrılması amaçlanır. Bu uygulamada, veri setindeki girdi özellikleri kullanılarak, belirlenen kategorilere ait olup olmadığı tahmin edilir. ML.NET ile sınıflandırma uygulamalarında bazı algoritmalara yer verilir ve bu algoritmaların başarısı ölçülerek sonuçlar elde edilir.
- Çok Sınıflı Sınıflandırma
- Olasılık Sınıflandırması
- Destek Vektör Makineleri (SVM)
ML.NET ile kümeleme uygulamalarında, benzer özelliklere sahip veriler bir araya getirilir. Bu uygulama çeşidi, veri setindeki girdi ve çıktıları kullanmadan doğru kategorilere ayırmayı hedefler. Kümeleme uygulamaları ML.NET'te K-Means algoritması kullanılarak gerçekleştirilir. Bu algoritma sayesinde, veri setindeki benzerlikleri belirleyebiliriz.
Regresyon Uygulamaları
ML.NET, regresyon analizinde kullanılabilen birçok özellik sunar. Bu özellikler arasında en popüler olanı, doğrusal regresyon analizidir. Bu analiz, birbirleriyle ilişkili iki değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. Örneğin, piyasadaki ev satışlarında evin boyutu ve fiyatı arasındaki ilişkiyi analiz etmek için doğrusal regresyon kullanılabilir.
Bunun yanı sıra, polinom regresyonu da ML.NET tarafından desteklenir. Bu regresyon türü, birbirleriyle ilişkili birden fazla değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılır. Örneğin, evin konumunun yanı sıra boyutu ve diğer özellikleri gibi birden fazla faktörü hesaba katan modeller oluşturmak için polinom regresyonu kullanılabilir.
Ayrıca, zaman serisi regresyonu da ML.NET tarafından desteklenir. Bu analiz türü, zamanla değişen değişkenler arasındaki ilişkiyi analiz etmek için kullanılır. Örneğin, bir ürünün reklam kampanyalarının sonuçları üzerindeki etkisini analiz etmek için zaman serisi regresyonu kullanılabilir.
Tüm bu regresyon analizlerinin yanı sıra, ML.NET ayrık regresyon da sunar. Bu analiz, bir değişkenin sınırlı bir sayıda seçenekle sonuçlanan bir fonksiyonu olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Örneğin, bir kişinin cinsiyetinin maaşını nasıl etkilediğini analiz etmek için ayrık regresyon kullanılabilir.
Sınıflandırma Uygulamaları
Sınıflandırma uygulamaları, ML.NET kütüphanesi ile kolayca gerçekleştirilebilir. Sınıflandırma analizi, verileri belirli sınıflara ayırarak, yeni verilerin hangi sınıfa ait olduğunu tahmin etmeyi sağlar. Bu sayede, birçok farklı alanda kullanılabilir.
Örneğin, bir şirketin müşteri bilgilerindeki verileri sınıflandırmak istediğini düşünelim. Müşterilerin yaş, cinsiyet, bölge, alışveriş alışkanlıkları gibi verileri kullanılarak, bir sınıflandırma modeli oluşturulabilir ve yeni müşterilerin hangi gruba ait olduğu tahmin edilebilir.
ML.NET ile sınıflandırma analizi yapmak için, ilk adım olarak veri setinin yüklenmesi gereklidir. Daha sonra, sınıflandırma algoritması seçilerek, modelin eğitimi yapılır. Eğitim sürecinde, doğru sonuçları elde edebilmek için farklı parametreler de denenebilir.
| Sınıflandırma Algoritması | Kullanım Alanı |
|---|---|
| K-NN (K-Nearest Neighbors) | Müşteri segmentasyonu, görüntü sınıflandırma |
| Destek Vektör Makineleri | Duygu analizi, spam filtreleme |
| Karar Ağaçları | Tüketici davranışları analizi, kalite kontrol |
ML.NET kütüphanesi ile birlikte birçok farklı sınıflandırma algoritması kullanılabilir. Örneğin, K-NN algoritması müşteri segmentasyonu ve görüntü sınıflandırma gibi alanlarda, Destek Vektör Makineleri duygu analizi ve spam filtreleme gibi problemlerde, Karar Ağaçları ise tüketici davranışları analizi ve kalite kontrol gibi alanlarda kullanılabilir.
Kümeleme Uygulamaları
Kümeleme, bir veri setindeki benzer özelliklere sahip verileri gruplandırarak örüntüler ve trendler keşfetme yöntemidir. ML.NET, kümeleme analizi için kullanılan PopularityContest örneği gibi birçok özellik sunar. PopularityContest, gruplama algoritması kullanarak işletim sistemi paketlerinden en popülerleri arasında bir gruplama yapar.
Bu örneğe benzer şekilde, benzer özellikleri olan farklı verileri gruplamak için kümeleme algoritmaları kullanılabilir. ML.NET, kümeleme analizi için en yaygın olarak kullanılan k-means yöntemini de destekler. Bu yöntem, veri noktalarını belirli sayıda küme olarak gruplandırır ve her kümenin merkezi arasındaki mesafeyi minimize etmeye çalışır.
| Küme ID | Özellik 1 | Özellik 2 | Özellik 3 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2.3 | 4.5 | 1.2 |
| 2 | 3.2 | 4.1 | 1.4 |
Yukarıdaki tabloda, k-means yöntemi kullanarak verilerin iki kümeye ayrıldığı bir örnek gösterilmiştir. Küme ID'si, her veri noktasının hangi kümeye ait olduğunu gösterirken, özellikler 1, 2 ve 3, her bir veri noktasının sahip olduğu farklı özellikleri temsil eder.
ML.NET ile kümeleme analizi yapmak için verilerinizi okumanız, özelliklerine göre önişlemeniz, verileri eğitim ve test setlerine ayırmanız ve son olarak bir kümeleme modeli oluşturmanız gerekmektedir. Oluşturulan model daha sonra yeni verilerle test edilerek doğruluk oranı hesaplanabilir.
TensorFlow.NET Nedir?
TensorFlow.NET, açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesi olan TensorFlow'un .NET Core platformu için bir uyarlamasıdır. TensorFlow.NET, .NET'te makine öğrenimi uygulamaları geliştirirken TensorFlow'un genişlemesi ve hızını kullanma avantajına sahip olmanızı sağlar.
TensorFlow.NET, derin öğrenme, doğal dil işleme ve görsel tanıma gibi alanlarda kullanılan yapay sinir ağları ve diğer öğrenme modelleri aracılığıyla büyük veri setleri üzerinde çalışabilir. Bu sayede doğru sonuçları çıkarabilir.
Bunun yanı sıra, TensorFlow.NET, birden fazla cihaz üzerinde çalışabilir ve TensorFlow ile sağlanan veri hizmetlerinden de yararlanabilir. .NET programlama dili ile uyumlu olan TensorFlow.NET, kolay bir kullanım sağlamakla birlikte .NET programcılarına da ayrı bir avantaj sunar.
| Özellikler | Açıklama |
|---|---|
| Paralel çalışma | TensorFlow.NET, birden fazla işlemciye veya birden fazla cihaza dağıtılmış hesaplama ile paralel çalışabilir. |
| Özelleştirilebilir | TensorFlow.NET, kullanıcıların özelleştirilmiş işlevleri ve katmanları kullanarak kendi makine öğrenimi modellerini oluşturmalarına olanak tanır. |
| Hızlı İşlem | TensorFlow.NET, hem tek bir makinenin hem de bir dizi makinenin kullanılmasıyla hızlı büyük veri öğrenimi yapabilen yüksek performanslı bir makine öğrenimi kütüphanesi sağlar. |
TensorFlow.NET, doğal dil işleme, görüntü işleme ve sınıflandırma gibi birçok farklı alanda kullanılabilir. Bu alanlarda daha önce yapılan çalışmaların modellerini kullanabileceğiniz gibi kendi modellerinizi de oluşturabilirsiniz. Bunun yanı sıra, TensorFlow.NET, .NET Core ortamında entegre edilerek web uygulamaları ve çeşitli mobil platformlar için hizmet verebilir.
- Doğal Dil İşleme: Tensorflow.NET, insan dilini anlamak için kullanılan doğal dil işleme (NLP) konusunda oldukça gelişmiştir. Bu alanda, dil modeleme, kelime benzerliği analizi, duygu analizi ve metin sınıflandırma gibi çeşitli işlemleri gerçekleştirebilir.
- Görüntü İşleme: Görüntü işleme, Tensorflow.NET ile yapabileceğiniz bir diğer önemli işlemdir. Bu alanda, görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve yüz tanıma gibi işlemler gerçekleştirilir.
- Sınıflandırma: TensorFlow.NET, sınıflandırma işlemlerinde oldukça başarılıdır. Bu alanda, çeşitli veri setleri üzerinde sınıflandırma analizi yapabilirsiniz.
TensorFlow.NET, açık kaynak kodlu bir makine öğrenimi kütüphanesi olarak ileride daha da geliştirilecek bir yapıdadır. Günümüzde kullanımı oldukça popüler olan bu kütüphane, .NET Core platformu için özellikle de büyük veri setleri üzerinde işlem yapmak isteyenler için ideal bir seçenektir.
Kurulum ve Yapılandırma
TensorFlow.NET, işlevselleştirilmiş bir kütüphane olduğu için kurulumu oldukça basittir. Başlangıçta, TensorFlow.NET web sitesinde bulunan .NET Framework 4.6.1 veya üstü için gerekli olan nesneleri indirmeniz gerekiyor. TensorFlow.NET, NuGet paketi yoluyla da yüklenebilir.
Bir diğer alternatif yol ise, build'ı kaynak kodundan yapılabilir. Bu yol, Python ortamına ihtiyaç duymadan TensorFlow.NET'in gelişmiş özelliklerini içerir. Visual Studio yüklü ise, kaynak kodundan doğrudan build yapabilirsiniz. İster seçimli olarak ister tüm özellikler ile beraber, TensorFlow.NET'in kurulumu oldukça kolaydır.
Kurulum işlemi tamamlandıktan sonra, TensorFlow.NET artık kullanıma hazırdır. Yapılandırma işlemi ise uygulamanın gereksinimlerine göre belirlenir. Örneğin, modelin hangi veriler ile eğitileceği veya hangi kaynaklardan veri alınacağı gibi spesifik işlemler yapılandırma adımları arasındadır. Yapılandırma ayarlarının dikkatlice ayarlanması önerilir, böylece performans iyileştirilebilir ve uygulamalar optimize edilebilir.
TensorFlow.NET ile Makine Öğrenimi
TensorFlow.NET, Google'ın geliştirdiği açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. .NET Core için TensorFlow kütüphanesinin bir sürümü olarak tasarlanmıştır. TensorFlow.NET sayesinde .NET Core geliştiricileri de makine öğrenimi modelleri oluşturabilir, eğitebilir ve değerlendirebilir.
TensorFlow.NET ile en temel işlemler, model oluşturma, eğitim ve değerlendirme işlemleridir. Model oluşturma aşamasında kullanılacak veri setleri TensorFlow.NET ile yüklenir ve dönüştürülür. Ardından, model oluşturma işlemi gerçekleştirilir. Bu işlem için TensorFlow.NET, hem açık kaynaklı makine öğrenimi algoritmalarını hem de kendi özel algoritmalarınızı kullanmanıza olanak tanır.
Eğitim işlemi, oluşturulan modelin veri setlerine uygulanarak sürekli olarak iyileştirilmesini sağlar. Eğitim sırasında modelin doğruluğu artırılmayı hedeflenir. Eğitim, TensorFlow.NET'te özelleştirilebilir ve birden fazla parametreyle yapılandırılabilir.
Değerlendirme işlemi, oluşturulan modelin doğruluğunu ölçmeye yardımcı olan aşamadır. Test veri setleri, modelin doğruluğunu ölçmek için kullanılır. Değerlendirme işlemi, TensorFlow.NET'te hem tek bir veri seti hem de birden fazla veri setiyle gerçekleştirilebilir.
TensorFlow.NET, özellikle görüntü işleme, dil işleme, ses işleme ve yapay zeka gibi alanlarda kullanımı oldukça yaygındır. TensorFlow.NET ile makine öğrenimi için birçok farklı algoritma kullanılabilir. En yaygın kullanılanları arasında, sinir ağları, doğrusal regresyon, karar ağaçları, k-means kümeleme, destek vektör makineleri, kNN ve Naive Bayes gibi algoritmalar yer almaktadır.
Sonuç olarak, .NET Core için TensorFlow kütüphanesine erişebilen TensorFlow.NET, makine öğreniminde oldukça önemli bir araçtır. Model oluşturma, eğitim ve değerlendirme işlemleri gibi temel özellikleri sayesinde farklı alanlarda makine öğrenimi kullanımlarında sıklıkla tercih edilmektedir.