Microsoft представила оновлення середовища ML.NET 0.2
Microsoft представила оновлення середовища ML.NET 0.2
Команда розробників Microsoft розповіла про нову версію кросплатформового фреймворку для машинного навчання ML.NET 0.2. У оновлення фахівці включили можливість кластеризації, а також спростили процес перевірки моделей і виправили деякі помилки.
Можливості кластеризації
Кластеризація — одне із завдань машинного навчання, що групує набори елементів на основі їх ознак. Цей процес допомагає визначати схожі риси набору елементів. Такий підхід може бути корисним для сортування новин за темами, сегментації користувачів на основі їх історії покупок або розподілу глядачів за жанровими уподобаннями.
Спрощена перевірка моделей
Перехресна перевірка — процес контролю стабільності роботи користувальницької моделі. Такий спосіб перевірки не вимагає окремого набору даних, а використовує вже задані параметри навчання. З оновленням у розробників з'явилася можливість використовувати цей інструмент.
Робота з CollectionDataSource
У новій версії Microsoft уможливила використання CollectionDataSource спільно з ML.NET 0.2.
Також команда Mirosoft оновила git-репозиторій і додала нові приклади використання середовища навчання.
Це не перший крок компанії, спрямований на розвиток штучного інтелекту. У травні 2018 року Microsoft відкрила вихідний код ML.NET.
