Microsoft je na Build 2018 napovedal predogled ML.NET-a, večplastorskega, odprtokodnega ogrodja strojnega učenja. Cilji podjetja so.NET razvijalci, ki bodo dobili priložnost, da razvijejo svoje lastne modele in v svoje aplikacije vlijejo ML po meri, ne da bi jim bilo treba strokovno razviti ali uglasiti modele strojnega učenja.

ML.NET omogoča naloge ML

NET je sprva razvil Microsoft Research in se je v zadnjih desetih letih razvil v ogromen okvir. Zdaj se uporablja v številnih skupinah izdelkov v Microsoftu, vključno z Azure, Bing, Windows in več.

Kot je prikazano v izdaji za predogled, ML.NET omogoča naloge ML, kot so klasifikacija (analiza sentimentov in kategorizacija besedila) in regresija (napoved cen in napovedovanje).

Microsoft ML.NET algoritem za razvrščanje sentimenta

Poleg teh zmogljivosti ML, prva izdaja ML.NET pakira tudi prvi osnutek API-jev.NET za vadbene modele z uporabo modelov za napovedovanje in osnovnih komponent okvira, vključno s preoblikovanji, algoritmi in jedrnimi podatkovnimi strukturami ML.

ML.NET se lahko razširi tudi na dodajanje priljubljenih knjižnic ML, kot so TensorFlow, Accord.NET in CNTK. Microsoft je v svojem uradnem sporočilu navedel, da je podjetje " zavezano, da bo ML.NET v odprtokodni obliki v celoti izkusilo notranje zmogljivosti ML.NET-a. Če povzamem, ML.NET je naša zaveza, da ML postane odličen v.NET."

ML.NET bo sčasoma omogočil več scenarijev

ML.NET bo v prihodnosti omogočil druge situacije, kot so odkrivanje anomalij, priporočeni sistemi in pristopi, kot je poglobljeno učenje, z uporabo priljubljenih knjižnic za globoko učenje, kot so TensorFlow, Caffe2 in CNTK, pa tudi splošne knjižnice strojnega učenja, kot je Accord.NET.

ML.NET bo prav tako podpiral in izboljšal izkušnjo, ki jo nudi Azure Machine Learning and Cognitive Services, saj omogoča pristop kode, ki podpira lokalno uporabo aplikacij in možnost gradnje osebnih modelov.

Pridružite se Microsoftu v GitHub-u, da podprete oblikovanje prihodnosti ML-a v.NET.