Объявление ML.NET 1.2 и обновления построителя моделей (машинное обучение для .NET)

Мы рады сообщить ML.NET 1.2 и обновления для Model Builder и CLI. ML.NET является открытой и кросс-платформенной платформой машинного обучения для разработчиков .NET. ML.NET также включает в себя Model Builder (простой инструмент пользовательского интерфейса для Visual Studio) и ML.NET CLI (интерфейс командной строки), чтобы сделать его очень легко построить пользовательские модели машинного обучения (ML) с помощью автоматизированного машинного обучения (AutoML).

Использование ML.NET разработчики могут использовать свои существующие инструменты и наборы навыков для разработки и внедрения пользовательских ML в свои приложения, создавая пользовательские модели машинного обучения для общих сценариев, таких как анализ настроений, прогнозирование цен, классификация изображений и многое другое!

Ниже приведены некоторые из основных моментов этого обновления:

ML.NET обновления

ML.NET 1.2 является обратно совместимым выпуском без каких-либо изменений, поэтому, пожалуйста, обновите, чтобы получить последние изменения.

Общая доступность поддержки Таймсериев для прогнозирования и обнаружения аномалий

Разработчики могут использовать Microsoft.ML.Пакет таймсериев для многих сценариев, таких как: обнаружение всплесков и изменений в продажах продукции с использованием модели обнаружения аномалий или создание прогнозов продаж, которые могут быть затронуты сезонностью и другим контекстом, связанным со временем.

Узнайте больше через эти образцы .

Общая доступность ML.NET пакеты для использования моделей TensorFlow и ONNX

ML.NET был разработан в качестве расширяемой платформы, чтобы вы могли использовать другие популярные модели ML, такие как модели TensorFlow и ONNX, и иметь доступ к еще большему количеству сценариев машинного обучения и глубокого обучения, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и многое другое.

Дополнительные сведения см. В этих примерах кода для Microsoft.ML.OnnxTransformer и Microsoft.ML.Тензорный поток и сквозной ML.NET примеры приложений для компьютерного зрения:

• Классификация изображений ASP.NET основное веб-приложение
• Обнаружение объектов ASP.NET основное веб-приложение

Легко интегрировать ML.NET модели в веб-или бессерверных приложениях Microsoft.Extensions.ML пакет интеграции ( предварительный просмотр)

Этот пакет упрощает интеграцию загрузки ML.NET модель для подсчета очков ASP.NET приложения, функции Azure и веб-службы. В частности, пакет позволяет разработчику использовать Microsoft.Extensions.ML для загрузки ML.NET использование инъекции зависимостей и оптимизация выполнения и производительности модели в многопоточных средах, таких как ASP.NET основные приложения. Узнайте больше здесь .

MLNET CLI обновлен до 0.14 ( предварительный просмотр)

Вы можете использовать ML.NET CLI для автоматического создания ML.NET модель и базовый код C#. Вы можете запустить ML.NET CLI в любой командной строке (Windows, Mac или Linux).

Вам просто нужно предоставить свой собственный набор данных и выбрать задачу машинного обучения, которую вы хотите реализовать (например, классификацию или регрессию), а CLI использует механизм AutoML для создания исходного кода генерации и развертывания модели, а также двоичной модели.

CLI обновляется до 0.14 адресации обратной связи с клиентами.

Узнайте больше о CLI здесь:

• Как использовать ML.NET CLI
• Обновления CLI в 0.14

Обновления конструктора моделей

ML.NET Model Builder обеспечивает простой для понимания визуальный интерфейс для создания, обучения и развертывания пользовательских моделей машинного обучения.

Расширение поддержки .txt-файлы и другие разделители для значений

Теперь пользователи могут использовать .txt файлы для обучения модели. В первоначальном предварительном просмотре поддерживается только Конструктор моделей .csv и .tsv файлы. Значения могут быть разделены следующими разделителями: пробел, запятая, табуляция и точка с запятой.

Нет ограничений на размер данных обучения!

Основанный на популярном запросе, мы извлекали предел 1GB на размере данных по тренировки. Теперь разработчики могут загружать файлы любого размера.

Интеллектуальные значения по умолчанию для времени обучения для больших наборов данных

Время обучения по умолчанию теперь устанавливается в зависимости от размера данных. Это было 10 секунд назад. Это позволит Model Builder найти по крайней мере 1 модель в течение этого времени.

Узнайте больше о том, как долго вы должны тренироваться?

Улучшите опыт потребления модели

На этапе создания кода в конце процесса построения модели Model Builder теперь также добавляет ML.NET 1.2 пакет NuGet .

Обновление ML.NET 1.2

Model Builder использует последнюю версию ML.NET и сгенерированный код будет ссылаться на 1.2. В более ранних превью он использовал ML.NET 1.0 .

Обратная связь с клиентом

В этом выпуске было исправлено много проблем. Узнайте больше в примечаниях к выпуску .

Нужна помощь, чтобы перейти к производству-Заполните эту форму !

Если вы используете ML.NET в вашем приложении и глядя, чтобы пойти в производство, вы можете поговорить с инженером о ML.NET команда.

Попробуй. ML.NET и Model Builder сегодня!

• Начало работы ML.NET здесь .
• Начните с Model Builder здесь .

• См. документацию для учебников и другие ресурсы.
• Узнайте из примеров приложений для различных сценариев, используя ML.NET...

Краткие сведения

Мы рады выпустить эти обновления для вас, и мы с нетерпением ждем, что вы будете строить ML.NET... Если у вас есть какие-либо вопросы или пожелания, вы можете задать их здесь ML.NET и Конструктор моделей .

Источник: msft.it

Комментарии: