Microsoft повідомила про вихід оновлень Model Builder та ML.NET
Microsoft повідомила про вихід оновлень Model Builder та ML.NET
Microsoft повідомила про вихід оновлень Model Builder і ML.NET.
ML.NET — це кросплатформове середовище машинного навчання з відкритим вихідним кодом (Windows, Linux, macOS) для розробників .NET.
ML.NET пропонує Model Builder (простий інструмент інтерфейсу користувача) і інтерфейс командного рядка, створені для того, щоб спростити створення користувацьких моделей ML з використанням AutoML. машинного навчання для поширених сценаріїв, таких як аналіз тональності тексту, рекомендації, класифікація зображень та багато іншого інше!
Оновлення Model Builder
У цьому випуску Model Builder додано підтримку нового сценарію та вирішено багато проблем, про які повідомили користувачі.
Розробка можливостей: У попередніх версіях Model Builder після вибору набору даних з файлу або SQL Server у вас була можливість тільки вибрати стовпець для прогнозування (Label). Будь-які інші стовпці в наборі даних були автоматично використані для прогнозування (Features). Будь-які стовпці, які ви не хотіли включати, доводилося змінювати в самому наборі даних поза Model Builder, а потім завантажувати змінений набір даних.
У попередніх версіях Model Builder було багато кроків, які ви повинні були зробити після генерації коду та моделі Model Builder, щоб використовувати навчену модель у своїй програмі, включаючи додавання посилання на створений проект бібліотеки, встановлення для властивості «Copy to Output» значення «Copy If Newer» та додавання пакета Microsoft.ML NuGet у свою програму.
Все це було спрощено та автоматизовано, тому тепер все, що вам потрібно зробити, це скопіювати вставити код із Next Steps до Model Builder, а потім ви можете запустити свою програму.
Оновлення ML.NET
Це короткий опис фіч та покращень, доданих до ML.NET за останні кілька місяців.
- Підтримка .NET Core 3
- Підтримка нових сценаріїв, таких як прогнозування продажів, виявлення аномалій
- Прев'ю: власний завантажувач баз даних, який дозволяє проводити навчання безпосередньо за реляційними базами даних
- Метою: Створення власних моделей глибокого навчання для класифікації зображень за допомогою TensorFlow.
Оновлення документації
Ви повинні працювати hard to add more documentation cross tutorials, how-to guides, and more for Model Builder, CLI, and ML.NET Framework. Маємо також simplified table of contents for ML.NET Documents with you can easily discover the content.
Microsoft старанно працювала над тим, щоб додати більше документації та навчальних посібників, посібників та багато іншого для Model Builder, CLI та ML.NET Framework. Також спрощено зміст документів ML.NET, щоб ви могли легко знаходити потрібні дані.
Нові модулі навчання для ML.NET
Щоб допомогти користувачам освоїти основи машинного навчання та ML.NET, Microsoft створила набір навчальних відео. Можете подивитися їх тут: https://aka.ms/dotnet3-mlnet
Широкий вибір прикладів для вивчення
Microsoft додала багато сценаріїв для різних випадків використання із машинним навчанням. Ви можете вивчити та налаштувати ці зразки для вашого сценарію. Ви можете знайти більше зразків у репозиторії ML.NET Samples на GitHub.
Спробуйте ML.NET та Model Builder сьогодні!
- Почніть роботу з ML.NET тут: https://www.microsoft.com/net/learn/apps/machine-learning-and-ai/ml-dotnet/get-started< /li>
- Почніть роботу з Model Builder тут: https://aka.ms/modelbuilder
- Гайди та інші ресурси в документації ML.NET https://docs.microsoft.com/dotnet/machine-learning/
- Приклади програм з використанням ML.NET в репозиторії ML.NET Samples GitHub https://github.com/dotnet/machinelearning-samples
