Machine Learning em Projetos .NET com ML.NET: Passo a Passo — Foto de Kevin Ku na Unsplash

Descobrindo o Poder do Machine Learning em Projetos .NET com ML.NET

By Escola da Programação Last updated 6 jul, 2023

ML.NET, a biblioteca de Machine Learning da Microsoft, como pode ser aplicada para adicionar poderosas funcionalidades em seus projetos .NET.

Bem-vindo à era do aprendizado de máquina (Machine Learning)! No universo da programação, estamos sempre em busca de novas ferramentas e técnicas que possam elevar nossos projetos a um novo patamar. Hoje, vamos explorar como o ML.NET, uma biblioteca de aprendizado de máquina desenvolvida pela Microsoft, pode ser integrado em seus projetos .NET para abrir um universo de possibilidades.

ML.NET é uma estrutura open source e multiplataforma que permite aos desenvolvedores .NET criar modelos personalizados de aprendizado de máquina sem a necessidade de expertise em ciência de dados.

Sim, você ouviu direito! Você pode aplicar a magia do aprendizado de máquina aos seus projetos .NET sem se tornar um cientista de dados da noite para o dia. Curioso para saber como? Vamos mergulhar juntos!

Leia mais:

Entendendo o ML.NET

ML.NET é uma biblioteca de aprendizado de máquina (Machine Learning) desenvolvida pela Microsoft especificamente para a plataforma .NET. Sua criação trouxe uma maneira simplificada de incorporar algoritmos de aprendizado de máquina nos aplicativos .NET, tornando a inteligência artificial mais acessível para os desenvolvedores desse framework.

Uma ferramenta poderosa

Não se engane: apesar de sua simplicidade de uso, o ML.NET é uma ferramenta de aprendizado de máquina poderosa. Ele contém uma grande variedade de algoritmos para tarefas de aprendizado supervisionado e não supervisionado, incluindo regressão, classificação, agrupamento, detecção de anomalias e muito mais. Se você tem uma tarefa de aprendizado de máquina complexa em mãos, é provável que o ML.NET tenha um algoritmo que possa ajudar.

Integrado ao .NET

Um dos principais benefícios do ML.NET é que ele foi projetado especificamente para a plataforma .NET. Isso significa que ele se integra perfeitamente aos projetos .NET, permitindo que você utilize as mesmas ferramentas e linguagens de programação (como C# ou F#) que já está acostumado a usar. Isso torna a adoção do ML.NET em seus projetos existentes muito mais fácil e sem costura.

Crescimento e apoio

Desde o lançamento do ML.NET em 2018, ele tem recebido muitas atualizações, com a Microsoft adicionando continuamente novos recursos e melhorando a biblioteca. Além disso, graças ao apoio da comunidade, existem muitos recursos disponíveis online para ajudar você a aprender e usar o ML.NET, incluindo documentação detalhada, tutoriais e uma comunidade ativa de desenvolvedores.

Em resumo, o ML.NET representa uma forma eficiente e prática de introduzir a inteligência artificial em seus projetos .NET, fornecendo uma biblioteca poderosa que é ao mesmo tempo fácil de usar e bem integrada ao ecossistema .NET. Com um contínuo desenvolvimento e uma comunidade de apoio ativa, o futuro do ML.NET parece brilhante.

Como ML.NET se Integra com .NET

O ML.NET foi projetado para funcionar perfeitamente com as linguagens de programação C# e F#, permitindo aos desenvolvedores implementar soluções de aprendizado de máquina em um ambiente de linguagem familiar. Em vez de ter que aprender uma nova linguagem de programação, como Python (comumente usada em tarefas de aprendizado de máquina), os desenvolvedores .NET podem usar o que já conhecem.

Usando Tipos de Dados .NET

Outro grande benefício do ML.NET é sua capacidade de trabalhar com tipos de dados .NET padrão. Isso significa que você pode alimentar os algoritmos do ML.NET diretamente com seus dados sem ter que converter os dados em um formato específico de aprendizado de máquina. Isso economiza tempo e reduz a complexidade, tornando o processo de implementação de aprendizado de máquina mais direto.

Integração com outras bibliotecas .NET

ML.NET não é uma ilha isolada no ecossistema .NET. Ele pode ser facilmente integrado com outras bibliotecas .NET, incluindo bibliotecas para manipulação de dados (como ADO.NET e Entity Framework), visualização de dados (como Microsoft Chart Controls e XPlot.Plotly) e computação paralela (como TPL e PLINQ). Sendo assim, essa integração significa que o ML.NET se encaixa perfeitamente em sua pilha de tecnologia existente.

Uso na Web, Desktop e Mobile

Por fim, uma das vantagens mais significativas do ML.NET é sua flexibilidade. Independentemente de você estar desenvolvendo um aplicativo web, desktop ou móvel, você pode usar o ML.NET. Ele é totalmente compatível com .NET Core, .NET Framework e Xamarin, oferecendo uma verdadeira solução de aprendizado de máquina multiplataforma.

Resumindo, a integração do ML.NET com .NET permite aos desenvolvedores implementar facilmente soluções de aprendizado de máquina em seus projetos, aproveitando as ferramentas e linguagens com as quais já estão familiarizados. O uso de tipos de dados .NET padrão e a capacidade de se integrar com outras bibliotecas .NET simplifica ainda mais o processo. Além disso, a compatibilidade com .NET Core, .NET Framework e Xamarin significa que o ML.NET pode ser usado em uma variedade de plataformas, tornando-o uma solução verdadeiramente versátil para aprendizado de máquina.

Começando com ML.NET

Para começar com o ML.NET, a primeira coisa que você precisa fazer é instalá-lo. Felizmente, a instalação do ML.NET é um processo simples e direto. Você pode adicioná-lo ao seu projeto .NET através do gerenciador de pacotes NuGet. No Visual Studio, basta ir ao console do gerenciador de pacotes e digitar Install-Package Microsoft.ML.

Explorando o Conjunto de Ferramentas

Depois de ter o ML.NET instalado, o próximo passo é familiarizar-se com o conjunto de ferramentas que ele oferece. ML.NET inclui uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas comuns, como classificação, regressão e agrupamento. Além disso, ele também inclui ferramentas para pré-processamento de dados, como normalização e codificação one-hot, que são fundamentais para preparar seus dados para treinamento de modelos.

Criação de um Modelo de Aprendizado de Máquina com ML.NET

A criação de um modelo de aprendizado de máquina com ML.NET envolve várias etapas e pode parecer um pouco complicada no início, mas não se preocupe, estamos aqui para guiá-lo. Vamos abordar cada passo com um exemplo prático em C#.

Carregando Dados

Para começar, vamos precisar de alguns dados. Suponha que você tenha um conjunto de dados de classificação binária. Primeiro, você precisa carregar esses dados em uma estrutura IDataView:

using Microsoft.ML;

var context = new MLContext();
var data = context.Data.LoadFromTextFile<HousingData>("./data/housing.csv", separatorChar: ',');

Observe que “HousingData” é uma classe que você definirá de acordo com o seu conjunto de dados. Cada campo desta classe corresponderá a uma coluna no seu conjunto de dados.

Transformando Dados

Após carregar os dados, você precisa transformá-los para que os algoritmos de aprendizado de máquina possam usá-los. Isso pode incluir a codificação de dados categóricos, a normalização de dados numéricos e a manipulação de valores ausentes.

var pipeline = context.Transforms.Categorical.OneHotEncoding("EncodedCategory", "Category")
                .Append(context.Transforms.Concatenate("Features", "EncodedCategory", "NumericFeature1", "NumericFeature2"))
                .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"));

Aqui, estamos transformando uma característica categórica em um vetor one-hot, concatenando-a com outras características numéricas para criar um vetor de características, e então normalizando esse vetor.

Treinando o Modelo

Depois que os dados estiverem prontos, você pode escolher um algoritmo de aprendizado de máquina para treinar o seu modelo.

var pipeline = pipeline.Append(context.BinaryClassification.Trainers.SdcaLogisticRegression());

var model = pipeline.Fit(data);

Neste exemplo, estamos usando a regressão logística para a classificação binária.

Avaliando o Modelo

Depois de treinar o modelo, você pode avaliar o desempenho dele usando dados de teste.

var predictions = model.Transform(testData);
var metrics = context.BinaryClassification.Evaluate(predictions);

Aqui, testData é um conjunto de dados separado usado para avaliar o modelo. A função Evaluate fornece várias métricas de desempenho, como AUC, precisão e perda logarítmica.

Fazendo Previsões

Finalmente, uma vez satisfeito com o desempenho do seu modelo, você pode usá-lo para fazer previsões.

var predictionEngine = context.Model.CreatePredictionEngine<HousingData, HousingPrediction>(model);
var newSample = new HousingData() { NumericFeature1 = 0.2f, NumericFeature2 = 0.3f, Category = "Green" };
var prediction = predictionEngine.Predict(newSample);

Aqui, HousingPrediction é uma classe que você definirá que contém o resultado da previsão.

Desta forma, passo a passo, você pode criar um modelo de aprendizado de máquina com ML.NET. Claro, o processo real será mais complexo e envolverá uma compreensão maior da ferramenta. Mas com isso, você já consegue implementar uma POC (Prove of Concept) e ver na prática o uso da biblioteca.

Trabalhando com o Modelo Builder

Para facilitar ainda mais o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, o ML.NET também oferece o Modelo Builder, uma interface gráfica que guia você através do processo de criação de um modelo. Ele é uma excelente ferramenta para iniciantes, pois não requer nenhum conhecimento prévio de aprendizado de máquina e permite criar modelos de forma rápida e fácil.

No geral, começar com o ML.NET é um processo direto que requer a instalação do pacote NuGet, a familiarização com as ferramentas disponíveis e a criação de um modelo. Graças à sua integração com o .NET e às ferramentas que ele oferece, como o Modelo Builder, mesmo os desenvolvedores sem experiência em aprendizado de máquina podem começar a incorporar a inteligência de máquina em seus projetos.

Exemplos de Uso de ML.NET em Projetos .NET

Há uma grande variedade de cenários onde você pode aplicar ML.NET em seus projetos .NET. Por exemplo, você pode usá-lo para construir um sistema de recomendação personalizado, para prever preços de imóveis, para detectar fraudes de cartão de crédito, para analisar o sentimento de texto e muito mais. O céu é o limite!

Reconhecimento de Imagens com ML.NET em Projetos .NET

O reconhecimento de imagens é uma aplicação popular do aprendizado de máquina e pode ser utilizado em diversas áreas, como segurança, saúde, varejo e entretenimento. Por exemplo, pode-se usar o ML.NET para criar uma aplicação .NET que identifique objetos em imagens. Usando uma combinação de pré-processamento de dados e treinamento de modelos, a aplicação poderia reconhecer e classificar diferentes tipos de objetos em tempo real. Essa capacidade pode ser útil em várias situações, desde sistemas de segurança que identificam pessoas ou veículos suspeitos até aplicações de varejo que identificam produtos nas prateleiras.

Previsão de Vendas com ML.NET em Projetos .NET

As empresas muitas vezes precisam prever as vendas futuras para auxiliar no planejamento de estoques e finanças. Com o ML.NET, você pode construir uma aplicação .NET que utiliza dados de vendas históricos para prever as vendas futuras. Isso pode ser realizado usando técnicas de aprendizado de máquina como regressão ou séries temporais. Uma vez treinado, o modelo pode ser utilizado para prever as vendas com base em diferentes variáveis, como o mês do ano, promoções ativas, preços dos produtos, etc.

Análise de Sentimentos com ML.NET em Projetos .NET

A análise de sentimentos é uma aplicação importante do aprendizado de máquina na era das redes sociais. Portanto, ela pode ser usada para entender a opinião pública sobre uma marca, produto, ou tópico. E, então, usando ML.NET, você pode criar uma aplicação .NET que classifica os comentários dos usuários como positivos, negativos, ou neutros com base no texto. Isso é útil para empresas que querem monitorar sua reputação online e reagir adequadamente aos feedbacks dos clientes.

Detecção de Anomalias com ML.NET em Projetos .NET

A detecção de anomalias é um aspecto crítico em muitos setores, incluindo saúde, finanças e indústria. Um exemplo seria um sistema de detecção de fraudes em transações bancárias. Você pode usar o ML.NET para construir um modelo de aprendizado de máquina que identifica comportamentos anormais ou suspeitos com base em padrões históricos. Uma vez que o modelo está treinado, ele pode ser usado para analisar transações em tempo real e alertar sobre possíveis fraudes.

Esses são apenas alguns exemplos de como o ML.NET pode ser aplicado em projetos .NET. O céu é o limite quando se trata de aprendizado de máquina, e com ML.NET, os desenvolvedores .NET têm uma poderosa ferramenta à sua disposição.

Recursos e Comunidade

A Microsoft tem uma vasta gama de recursos para ajudá-lo a começar com o ML.NET, incluindo documentação, tutoriais, amostras de código e muito mais. Além disso, a sua comunidade de desenvolvedores é incrivelmente ativa e sempre pronta para ajudar.

Recursos Oficiais e Tutoriais

A Microsoft, como criadora do ML.NET, oferece uma variedade de recursos oficiais para ajudar os desenvolvedores a começar e avançar em seus projetos. A documentação oficial do ML.NET é um recurso extenso que abrange tudo, desde os conceitos básicos até tutoriais detalhados para tarefas específicas de machine learning. Os tutoriais são especialmente úteis para iniciantes, pois oferecem uma abordagem passo a passo para a construção de aplicativos de machine learning com o ML.NET.

Cursos e Certificações

Além da documentação oficial, existem também vários cursos online que oferecem treinamento detalhado em ML.NET. Estes incluem cursos gratuitos e pagos, muitos dos quais são acompanhados por certificações que podem aumentar sua credibilidade como um desenvolvedor de machine learning. Além disso, a Microsoft oferece uma certificação oficial para desenvolvedores que demonstram proficiência em ML.NET e outras tecnologias de machine learning da Microsoft.

Comunidade Online e Fóruns de Discussão

A comunidade online do ML.NET é uma fonte inestimável de conhecimento e assistência. Existem vários fóruns de discussão e grupos de usuários onde você pode fazer perguntas, compartilhar suas experiências e aprender com outros desenvolvedores de ML.NET. Além disso, a comunidade do GitHub do ML.NET é muito ativa, com muitos contribuintes trabalhando para melhorar a biblioteca e compartilhar suas soluções para problemas comuns.

Conferências e Eventos

Eventos ao vivo e conferências são ótimas oportunidades para aprender diretamente dos especialistas, se conectar com outros desenvolvedores de ML.NET e se manter atualizado sobre as últimas tendências e melhores práticas. A Microsoft e a comunidade .NET organizam regularmente eventos, tanto presenciais quanto online, focados em .NET, ML.NET e tópicos relacionados.

Blogs e Podcasts

Por último, mas não menos importante, existem vários blogs e podcasts dedicados a .NET e ML.NET. Eles são ótimos recursos para aprender sobre novos recursos, dicas e truques, e obter insights de especialistas na área. Além disso, muitos desses blogs e podcasts frequentemente apresentam convidados da Microsoft e da comunidade de ML.NET, proporcionando uma valiosa perspectiva em primeira mão sobre o desenvolvimento de machine learning com o ML.NET.

Com tantos recursos disponíveis, nunca foi tão fácil aprender e aplicar machine learning em projetos .NET com o ML.NET!

Dado o avanço contínuo da tecnologia, o Machine Learning está se tornando uma parte cada vez mais integrada de nossas vidas. Com ML.NET, você não só tem a chance de se manter atualizado com essas tendências, como também tem a oportunidade de levar seus projetos .NET a novas alturas. Se você já usa .NET, agora é a hora de explorar o que o ML.NET pode fazer por você.

Gostou do que leu? Que tal colocar a mão na massa e começar a explorar o ML.NET em seus projetos .NET? Se você tiver alguma dúvida ou experiência que gostaria de compartilhar, sinta-se à vontade para deixar um comentário abaixo. E não se esqueça de compartilhar este artigo com seus colegas desenvolvedores!