Microsoft представила оновлення фреймворку для машинного навчання - ML.NET 0.6
Microsoft представила оновлення фреймворку для машинного навчання - ML.NET 0.6
Microsoft представила чергове оновлення свого фреймворку для машинного навчання — ML.NET 0.6. Він обзавівся новими API, здатністю отримувати результати роботи передучених моделей формату ONNX, а також перейшов на стандартну систему типів, прийняту в .NET.
Нові API в ML.NET 0.6
Розробники створили більш гнучкі та прості Estimators API на заміну LearningPipeline API, який перейшов у простір імен Microsoft.ML.Legacy. Нові інструменти підтримують ширший набір сценаріїв і суворо дотримуються принципів машинного навчання.
Об'єкт estimator входить у п'ять основних високрівневих концепцій машинного навчання, сформованих командою ML.NET. Він вчиться на даних і видає об'єкт transformer — результат навчання, той компонент, який трансформує вхідні дані.
Підтримка ONNX
У релізі ML.NET 0.3 розробники додали підтримку експорту моделей у формат ONNX. У жовтневому випуску фреймворк отримав можливість передавати дані якоїсь існуючої передбаченої ONNX-моделі та отримувати результат її роботи.
Ця функція працює лише на 64-розрядній Windows. Підтримка Linux і macOS поки що в розробці.
Ефективність ML.NET 0.6
- Спрощено роботу з TensorFlow та додано підтримку моделей збережених форматів.
- Прискорена робота з API.
- Реалізовано перехід на стандартну систему типів .NET.
