MML.NET 0.11 - Машинное обучение для .Net

Microsoft — один из самых важнейших игроков в индустрии разработки ПО. Последнее дополнение ML.NET прибавляет ценность всей системе. Основная цель — внедрить и разработать собственный Искусственный Интеллект для модели и получить наиболее подходящую настройку при создании приложений.

В общем, машинное обучение ML.NET предназначено для использования и создания общих задач, которые включают регрессию, классификацию, рекомендации, ранжирование, кластеризацию и обнаружение аномалии. Не только это, но и дополнительная поддержка экосистемы с открытым исходным кодом делает ее популярной благодаря интеграции инфраструктуры с глубоким изучением. Одна из компаний сейчас работает над совместимостью всей системы с вариантами использования, которые работают с различными сценариями, такими как прогноз продаж, классификация изображений, анализ настроений и т. д.

Обновления для ML.NET 0.11

Нет никаких сомнений в том, что обновление до 0.11 приняло новый оборот на этапе разработки. Оно улучшилу общую функциональность с Microsoft technology associate, которая помогла dot net процветать. Существуют различные timeframes, над которыми ML.NET 0.11 работает, такие как:

ONNX — это совместимая и открытая платформа, которая помогает описывать структуру сети так, чтобы можно было использовать разные фреймворки, такие как TensorFlow, scikit-learn и xgboost для другой среды, которая в данном случае является ML.NET. Кроме того, вся концепция была известна как Microsoft.ML.ONNX Converter, который был преобразован из Microsoft.ML.ONNX. Принимая во внимание, что имя Mmicrosoft.ML.ONNX Transformer было присвоено Microsoft.ML.ONNC Transorm. Это облегчает различие между transformation и conversion ONNX.

Еще один сценарий глубокого обучения, наряду со структурой машинного обучения, касается TensorFlow. Модель классификации изображений поддерживается в ML.NET с помощью модели TensorFlow в предыдущей форме. Последний релиз в Microsoft app development для 11.0 добавит ценности модельной системе. Это будет хорошо работать с анализом настроения модели, который также называется анализом текста. Все, от чего это зависит, — это код, над которым будет работать установка.

ML.NET 0.11 последние изменения

Есть ряд различий между настройками в версии 0.11 и 0.10.

Вот список серьезных изменений:

1. Сообщество

Нет сомнений, что dot net сообщество — одно из крупнейших в Google. Все они предоставляют несколько образцов для работы с программным обеспечением. Тем не менее, они не доступны Microsoft и они не поддерживают все это. Но они поддерживают общие образцы и демонстрации ML.NET сообществом для URL и краткого описания, выдающего лучшие блоги и репозитории. Кроме того, примеры сообщества отлично работают на странице.

2. Производственное планирование

Главное в приложении ML.NET — его влияние на работу. Инженеры тесно работают с платформой на этапе планирования, за которым следует общий средний поток. Эта реализация легко выполняется в системе, чтобы сделать приложение успешным. Кроме того, потенциальные и демонстрационные приложения хорошо работают с домашней страницей, чтобы получить надлежащий поток к работе. Это заставляет канал Microsoft работать над ним с точностью и рутиной работы.

3. Feature Contribution Calculation

Microsoft technology associate работает над концепцией FCC, которая помогает прогнозировать модель как влиятельную. Прогноз помогает сохранить общие индивидуальные данные и даже конкретную информацию для отметки, чтобы определить функции, которые перечислены. Это дает оценку модели для получения точного результата согласно сгенерированным данным.

Тип начальной концепции важен для рабочей процедуры FCC для атрибутов и функций, чтобы получить надлежащий поток к ней. Это также помогает с историческими данными для анализа особенностей с важными аспектами. Также важно знать оценку, потому что, возможно, это уменьшит производительность модели в случае большего количества функций. Следовательно, каждый положительный и отрицательный аспект имеют большую ценность для всей системы.

4. IData View

Это тот момент, который присутствовал в версии .10., однако в версии 0.11 есть определенные отличия. Этот компонент предлагает композиционную и эффективную обработку в виде таблицы, которая делает прогнозирование и машинное обучение проще. Кроме того, размерные данные могут быть легко обработаны машиной даже в виде больших наборов данных. Это большой плюс, и теперь изображение будет точнее.Такая обработка одного узла помогает в распределении общих данных, которые можно распределить их по наборам данных в соответствии с принадлежностью. NuGet и отдельная сборка также увеличены, что поможет в разработке приложений Microsoft на каждом этапе.

Заключение

Сейчас самое время осваивать последнюю версию ML.NET. Все учебные пособия, документация и руководства доступны в Интернете. В дополнение к этому можно найти примеры кода. Это упростит задачу.

Перевод статьи Microsoft announces ML.NET 0.11 - Machine Learning for .NET от Digital Skynet