ML.NET — это кроссплатформенная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, состоящая из CLI (интерфейс командной строки) и построителя моделей (который представляет собой простой инструмент пользовательского интерфейса), упрощающий создание пользовательских моделей машинного обучения с использованием автоматизированного машинного обучения ( Автомл).

Используя ML.NET, разработчики могут интегрировать ML.NET со своими существующими инструментами для разработки и добавления в свои приложения пользовательского ML путем создания пользовательских моделей ML для некоторых распространенных сценариев, таких как классификация изображений, анализ настроений, прогноз продаж, прогноз цен, клиент. сегментация и многое другое!

Что нового в ML.NET 1.4 –

  • МЛ.НЕТ
  • ТензорФлоу
  • NVIDIA-CUDA
  • В ML.NET 1.4 реализована функция Database-Loader (предварительная версия), которая представляет собственный загрузчик базы данных, который позволяет проводить обучение непосредственно на реляционных базах данных. Вы можете использовать любую СУБД, такую ​​как база данных SQL Azure, SQL Server, Oracle, SQLite, PostgreSQL и т. д.

  • В новом загрузчике базы данных реализация кода слишком проста. Потому что способ чтения из базы данных и предоставления доступа к данным через IDataView предоставляется исключительно платформой ML.NET. Необходимо указать только строку подключения к базе данных, оператор SQL для столбцов набора данных и используемый класс данных.
  • В новом выпуске также есть «Классификация изображений с повторным обучением DNN (предварительная версия)», которая представляет собой новую функцию, которая позволяет использовать собственное обучение передаче DNN с помощью ML.NET, ориентируясь на классификацию изображений в качестве первого высокоуровневого сценария.
  • Например, нам легко создать собственную пользовательскую модель классификатора изображений, нативно обучив модель TensorFlow из ML.NET API с нашими собственными изображениями.

  • ML.NET теперь разрабатывается для .NET Core 3.0.
    Таким образом, при обучении на современном процессоре ML.NET теперь обучается намного быстрее из-за возможности выполнять больше параллельных операций с плавающей запятой, чем это могло бы быть с существующий код C++, который поддерживал только инструкции SSE
  • Microsoft также объявила об инструменте Model Builder в Visual Studio, а интерфейс командной строки ML.NET (оба в предварительной версии) был обновлен для использования последней версии ML.NET GA (1.3). Это поможет разработчикам, которые хотят использовать свои собственные настройки операционной системы для локальной культуры, для обучения модели в построителе моделей.
  • Команда ML.NET также создала плейлист ML.NET на Youtube, в котором каждое видео посвящено одной конкретной функции ML.NET.

Webner Solutions — компания по разработке программного обеспечения, специализирующаяся на разработке систем управления страховыми агентствами, систем управления обучением и приложений Salesforce. Свяжитесь с нами по адресу [email protected] для подачи заявок на страхование, электронное обучение и Salesforce.

Первоначально опубликовано на https://blog.webnersolutions.com 14 июня 2021 г.