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| 本文作者： 汪思穎 | 2018-05-10 14:24 |
雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社按，當(dāng)?shù)貢r(shí)間 5 月 7 日，微軟 Build 大會(huì)在美國(guó)西雅圖召開(kāi)，會(huì)上微軟針對(duì)開(kāi)發(fā)者發(fā)布了一系列新產(chǎn)品。詳細(xì)信息參見(jiàn) Build 大會(huì)中的 AI：微軟 AI 云服務(wù)全線更新。在這一系列產(chǎn)品發(fā)布的同時(shí)，雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社注意到，微軟同時(shí)宣布開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架——ML.NET。利用 ML.NET，開(kāi)發(fā)人員可以直接上手已有的模型，無(wú)需具備開(kāi)發(fā)或調(diào)節(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的專業(yè)知識(shí)。
雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社將信息編譯整理如下：
ML.NET 是一個(gè)跨平臺(tái)框架，可以允許 .NET 開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)專屬模型，并在他們的應(yīng)用程序中注入定制的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，開(kāi)發(fā)人員不需要具備開(kāi)發(fā)或調(diào)節(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的專業(yè)知識(shí)。
ML.NET 由微軟研究院研發(fā)，在過(guò)去的十年里發(fā)展成為一個(gè)重要的框架，它在微軟的許多產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)中都有使用，比如 Windows、必應(yīng)、Azure 等等。
在這次發(fā)布的預(yù)覽版中，ML.NET 支持分類（例如文本分類、情感分析）、回歸（例如預(yù)測(cè)、價(jià)格預(yù)估）等機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。
除了宣布支持以上任務(wù)，微軟一并發(fā)布了用于訓(xùn)練模型、進(jìn)行預(yù)測(cè)的 .NET API 的初稿，此外還有這一框架的核心組成部分，比如學(xué)習(xí)算法、轉(zhuǎn)換和核心機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
大家請(qǐng)注意，ML.NET 是一個(gè)框架，這意味著它可以擴(kuò)展，可以將 TensorFlow、Accord.NET 和 CNTK 這樣的流行機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)添加進(jìn)去。在 ML.NET 開(kāi)源生態(tài)中，微軟致力于讓它的內(nèi)部功能更加完善，ML.NET 可以為 .NET 開(kāi)發(fā)者帶來(lái)更優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。
大家可以加入 ML.NET 開(kāi)源社群，讓這一工具在未來(lái)迎來(lái)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(huì)不斷增加對(duì)流行深度學(xué)習(xí)庫(kù)如 TensorFlow、Caffe2、CNTK 和一般深度學(xué)習(xí)庫(kù)如 Accord.NET 的支持，其功能可以擴(kuò)展到其他的機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景，如推薦系統(tǒng)、異常檢測(cè)和其他深度學(xué)習(xí)方法。
ML.NET 還增加了 Azure Machine Learning 和 Cognitive Service 的一些已有經(jīng)驗(yàn)，它允許使用代碼優(yōu)先的方法，支持本地應(yīng)用程序部署，讓用戶能構(gòu)建自己的模型。
下面是關(guān)于 ML.NET 的更多細(xì)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(xùn)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(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，如回歸和分類。
ML.NET 的目標(biāo)是提供 E2E 工作流，通過(guò)預(yù)處理、特征工程、建模、評(píng)估和操作，將深度學(xué)習(xí)能力添加進(jìn) .NET 應(yīng)用程序。
下面的表格是 ML.NET 0.1 所發(fā)布的完整組件列表。
微軟表示，他們的目標(biāo)是使 ML.NET 的 API 變得通用，這樣就可以通過(guò)一個(gè)共享 API 使用 CNTK、Accord.NET、TensorFlow 等框架和其他庫(kù)。
大家目前可以安裝 ML.NET，體驗(yàn)?zāi)壳耙延械囊幌盗泄δ埽唧w信息可以參見(jiàn)：
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