Learn ML.NETのGet started in 10 minutesをやってみた

某氏と話していて「ML.NETいけるんじゃね？」（←だいぶ省略）と興味が湧いてきたのだが、Machine Learningよくわからないマンなので、、、
とりあえず、Get startedがあったので、Windowsでやってみました。

dotnet.microsoft.com

1. Visual Studioをインストール → VS2019 16.2.3
2. ML.NET Model Builder拡張をインストール → 16.0.1908.1402
3. コンソールアプリ(.NET Core)プロジェクトを新規作成 → このときにソリューションとプロジェクトを同じディレクトリに配置しないこと
4. プロジェクトにMachine Learningを追加 → Sentiment Analysisを選択

Time to trainの時間内に、さまざまなModelを試すみたい。

10秒

30秒

60秒

最後にCodeを選択すると、自動的にソリューションにプロジェクトが2つ追加されました。

ML.NET Model BuilderでTrainして、その結果がmyMLAppML.Modelライブラリとして生成されているようです。

で、myMLAppML.Modelライブラリを利用して推論するサンプルアプリがmyMLAppML.ConsoleAppアプリ。

myMLAppML.ConsoleAppアプリのProgram.csを見ると、

MLContext mlContext = new MLContext();
ITransformer mlModel = mlContext.Model.Load(GetAbsolutePath(MODEL_FILEPATH), out DataViewSchema inputSchema);
var predEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<ModelInput, ModelOutput>(mlModel);

で、MODEL_FILEPATHからpredEngineを生成して、

ModelInput sampleData = CreateSingleDataSample(mlContext, DATA_FILEPATH);
ModelOutput predictionResult = predEngine.Predict(sampleData);

で、ModelInputをpredEngineに通してModelOutputを得ています。

MODEL_FILEPATHはMLModel.zipを指しており、これが学習済みモデルのようです。

MLModel.zipの中身は、

なんだろ？
ML.NETのクラスをシリアライズした感じなのかな？

Visual Studioさえ入っていれば、VS拡張でササッとできてお手軽でした。