Auf der Build 2018 kündigte Microsoft die Vorschau von ML.NET an, einem plattformübergreifenden Open-Source-Framework für maschinelles Lernen. Das Ziel des Unternehmens sind.NET-Entwickler, die die Möglichkeit erhalten, ihre eigenen Modelle zu entwickeln und benutzerdefinierte ML in ihre Apps zu integrieren, ohne über Kenntnisse in der Entwicklung oder Optimierung von Modellen für maschinelles Lernen verfügen zu müssen.

ML.NET ermöglicht ML-Aufgaben

NET wurde ursprünglich von Microsoft Research entwickelt und hat sich in den letzten zehn Jahren zu einem massiven Framework entwickelt. Jetzt wird es in vielen Produktgruppen von Microsoft verwendet, darunter Azure, Bing, Windows und mehr.

Wie in der Vorschau-Version gezeigt, ermöglicht ML.NET ML-Aufgaben wie Klassifizierung (Stimmungsanalyse und Textkategorisierung) und Regression (Preisvorhersage und Prognose).

Microsoft ML.NET Stimmungsklassifizierungsalgorithmus

Neben diesen ML-Funktionen enthält die erste Version von ML.NET auch den ersten Entwurf von.NET-APIs für Trainingsmodelle. Dabei werden Modelle für die Vorhersage und die Kernkomponenten des Frameworks einschließlich Transformationen, Algorithmen und ML-Kerndatenstrukturen verwendet.

ML.NET kann auch um beliebte ML-Bibliotheken wie TensorFlow, Accord.NET und CNTK erweitert werden. Microsoft erklärte in seiner offiziellen Ankündigung, dass das Unternehmen „sich verpflichtet hat, die gesamte Erfahrung der internen Funktionen von ML.NET in Open Source für ML.NET bereitzustellen. Zusammenfassend ist ML.NET unsere Verpflichtung, ML in.NET großartig zu machen. “

ML.NET wird im Laufe der Zeit mehr Szenarien ermöglichen

ML.NET wird in Zukunft andere Situationen wie die Erkennung von Anomalien, Empfehlungssysteme und Ansätze wie Deep Learning ermöglichen, indem beliebte Deep Learning-Bibliotheken wie TensorFlow, Caffe2 und CNTK sowie allgemeine maschinelle Lernbibliotheken wie Accord.NET zum Einsatz kommen.

ML.NET unterstützt und verbessert auch die Erfahrung, die Azure Machine Learning und Cognitive Services bieten, indem es einen Code-First-Ansatz ermöglicht, die App-Local-Bereitstellung unterstützt und die Möglichkeit bietet, persönliche Modelle zu erstellen.

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