ML.NET
-
Обзор ML.NET
- ML.NET — бесплатная библиотека машинного обучения для C# и F#, поддерживает Python через NimbusML.
- Включает функции для разработки функций и обучения бинарной классификации, регрессии и других задач.
- Основана на .NET Core и .NET Standard, кроссплатформенная, разработка началась в 2002 году.
-
Развитие и интеграция
- ML.NET превосходит родительскую версию TLC, разработанную Microsoft Research.
- Разработчики могут обучать модели и использовать их в автономном режиме без опыта работы с данными.
- Поддержка ONNX, TensorFlow, и другие улучшения в последующих версиях.
-
Функции и поддержка
- Первая стабильная версия 1.0 анонсирована в 2019 году, добавлены инструменты построения моделей и AutoML.
- В последующих версиях представлены предварительные просмотры глубокого обучения и поддержка ARM и GPU.
-
Применение и обучение
- Демонстрирует высокую точность обучения моделей анализа настроений.
- ML.NET CLI и Model Builder для обучения и выбора алгоритмов.
- API для объяснения моделей и проверки данных в реальном времени.
-
Интеграция и поддержка
- Infer.NET — популярная модель машинного обучения с открытым исходным кодом.
- NimbusML для Python, экспериментальная привязка к ML.NET.
- Экспорт моделей в ONNX для использования в различных средах.
-
Обучение и поддержка
- Microsoft выпустила бесплатные учебные пособия и курсы для разработчиков.
-
Ссылки и рекомендации
- Список программного обеспечения для численного анализа и цифровых библиотек.
- Рекомендации по дальнейшему чтению и внешние ссылки на официальный веб-сайт.
Полный текст статьи: