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微軟開源 ML.NET 跨平臺機器學習框架,AI 普及又向前跨進一步

本文作者: 汪思穎 2018-05-10 14:24
導語:利用 ML.NET,開發(fā)人員可以直接上手已有的模型,無需具備開發(fā)或調節(jié)機器學習模型的專業(yè)知識。

雷鋒網(wǎng) AI 研習社按,當?shù)貢r間 5 月 7 日,微軟 Build 大會在美國西雅圖召開,會上微軟針對開發(fā)者發(fā)布了一系列新產(chǎn)品。詳細信息參見 Build 大會中的 AI:微軟 AI 云服務全線更新。在這一系列產(chǎn)品發(fā)布的同時,雷鋒網(wǎng) AI 研習社注意到,微軟同時宣布開源機器學習框架——ML.NET。利用 ML.NET,開發(fā)人員可以直接上手已有的模型,無需具備開發(fā)或調節(jié)機器學習模型的專業(yè)知識。

雷鋒網(wǎng) AI 研習社將信息編譯整理如下:

ML.NET 是一個跨平臺框架,可以允許 .NET 開發(fā)人員開發(fā)專屬模型,并在他們的應用程序中注入定制的機器學習能力,開發(fā)人員不需要具備開發(fā)或調節(jié)機器學習模型的專業(yè)知識。

ML.NET 由微軟研究院研發(fā),在過去的十年里發(fā)展成為一個重要的框架,它在微軟的許多產(chǎn)品團隊中都有使用,比如 Windows、必應、Azure 等等。

在這次發(fā)布的預覽版中,ML.NET 支持分類(例如文本分類、情感分析)、回歸(例如預測、價格預估)等機器學習任務。

除了宣布支持以上任務,微軟一并發(fā)布了用于訓練模型、進行預測的 .NET API 的初稿,此外還有這一框架的核心組成部分,比如學習算法、轉換和核心機器學習數(shù)據(jù)結構。

大家請注意,ML.NET 是一個框架,這意味著它可以擴展,可以將 TensorFlow、Accord.NET 和 CNTK 這樣的流行機器學習庫添加進去。在 ML.NET 開源生態(tài)中,微軟致力于讓它的內部功能更加完善,ML.NET 可以為 .NET 開發(fā)者帶來更優(yōu)化的機器學習開發(fā)體驗。

大家可以加入 ML.NET 開源社群,讓這一工具在未來迎來更迅猛的發(fā)展。GitHub 地址如下:

https://github.com/dotnet/machinelearning

隨著不斷發(fā)展,ML.NET 將會不斷增加對流行深度學習庫如 TensorFlow、Caffe2、CNTK 和一般深度學習庫如 Accord.NET 的支持,其功能可以擴展到其他的機器學習場景,如推薦系統(tǒng)、異常檢測和其他深度學習方法。

ML.NET 還增加了 Azure Machine Learning 和 Cognitive Service 的一些已有經(jīng)驗,它允許使用代碼優(yōu)先的方法,支持本地應用程序部署,讓用戶能構建自己的模型。

下面是關于 ML.NET 的更多細節(jié):

ML.NET Core Components

ML.NET 是作為 .NET Foundation 的一部分推出的,repo 中包含了訓練和消耗模型的 .NET C# API,還有各種各樣的 transform,以及許多流行的機器學習任務,如回歸和分類。

ML.NET 的目標是提供 E2E 工作流,通過預處理、特征工程、建模、評估和操作,將深度學習能力添加進 .NET 應用程序。

下面的表格是 ML.NET 0.1 所發(fā)布的完整組件列表。

微軟開源 ML.NET 跨平臺機器學習框架,AI 普及又向前跨進一步

微軟表示,他們的目標是使 ML.NET 的 API 變得通用,這樣就可以通過一個共享 API 使用 CNTK、Accord.NET、TensorFlow 等框架和其他庫。

大家目前可以安裝 ML.NET,體驗目前已有的一系列功能,具體信息可以參見:

blogs.msdn.microsoft.com 

GitHub

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