Microsoft es uno de los jugadores más importantes en la industria del desarrollo de software. La última incorporación a ML.NET agrega valor a todo el sistema. El objetivo principal es implementar y desarrollar nuestra propia Inteligencia Artificial para el modelo y obtener la configuración más adecuada al crear aplicaciones.
En general, el aprendizaje automático de ML.NET está diseñado para usar y crear tareas comunes que incluyen regresión, clasificación, recomendaciones, clasificación, agrupamiento y detección de anomalías. No solo eso, sino que el soporte adicional para el ecosistema de código abierto lo hace popular para integrar la infraestructura con el aprendizaje profundo. Una de las compañías está trabajando actualmente en la compatibilidad de todo el sistema con casos de uso que funcionan con varios escenarios, como pronóstico de ventas, clasificación de imágenes, análisis de estado de ánimo, etc.
Actualizaciones para ML.NET 0.11No hay duda de que la actualización a 0.11 dio un nuevo giro en la etapa de desarrollo. Mejorará la funcionalidad general con el asociado de tecnología de Microsoft, que ha ayudado a prosperar la red de puntos. Hay varios marcos de tiempo en los que ML.NET 0.11 está trabajando, como:
ONNX es una plataforma abierta y compatible que ayuda a describir la estructura de la red para que diferentes marcos como TensorFlow, scikit-learn y xgboost puedan usarse para otro entorno, que en este caso es ML.NET. Además, todo el concepto se conocía como Microsoft.ML.ONNX Converter, que se convirtió desde Microsoft.ML.ONNX. Mientras que el nombre Microsoft.ML.ONNX Transformer se ha asignado a Microsoft.ML.ONNC Transorm. Esto facilita la distinción entre transformación y conversión ONNX.
Otro escenario de aprendizaje profundo, junto con un marco de aprendizaje automático, se refiere a TensorFlow. El modelo de clasificación de imágenes es compatible con ML.NET utilizando el modelo TensorFlow en el formulario anterior. La última versión en desarrollo de aplicaciones de Microsoft para 11.0 agregará valor al sistema modelo. Esto funcionará bien con el análisis del estado de ánimo del modelo, que también se llama análisis de texto. Todo lo que depende es el código en el que funcionará la instalación.
ML.NET 0.11 últimos cambiosHay una serie de diferencias entre las configuraciones en la versión 0.11 y 0.10.
Aquí hay una lista de los principales cambios:
1. comunidadNo hay duda de que la comunidad dot net es una de las más grandes de Google. Todos ellos proporcionan varias muestras para trabajar con software. Sin embargo, no están disponibles para Microsoft y no admiten todo esto. Pero sí admiten muestras comunes y demostraciones de la comunidad ML.NET para URL y descripciones cortas que proporcionan los mejores blogs y repositorios. Además, los ejemplos de la comunidad funcionan muy bien en la página.
2. Planificación de la producción.Lo principal en la aplicación ML.NET es su impacto en el trabajo. Los ingenieros trabajan en estrecha colaboración con la plataforma durante la fase de planificación, seguido de un flujo promedio común. Esta implementación se realiza fácilmente en el sistema para que la aplicación sea exitosa. Además, las aplicaciones potenciales y de demostración funcionan bien con la página de inicio para que funcione la transmisión correcta. Esto hace que el canal de Microsoft trabaje en él con precisión y rutina.
3. Cálculo de contribución de característicasEl asociado de tecnología de Microsoft está trabajando en el concepto FCC, que ayuda a predecir el modelo como influyente. El pronóstico ayuda a mantener datos individuales generales e incluso información específica para la marca con el fin de identificar las funciones que se enumeran. Esto proporciona una evaluación del modelo para obtener un resultado preciso de acuerdo con los datos generados.
El tipo de concepto inicial es importante para el flujo de trabajo de FCC para atributos y funciones con el fin de obtener el flujo adecuado. También ayuda con datos históricos para analizar características con aspectos importantes. También es importante conocer la estimación, porque quizás esto reducirá el rendimiento del modelo en el caso de más funciones. Por lo tanto, cada aspecto positivo y negativo es de gran valor para todo el sistema.
4. Vista IDataEste es el momento que estaba presente en la versión .10. Sin embargo, en la versión 0.11 hay ciertas diferencias. Este componente ofrece un procesamiento de tabla compositivo y eficiente que facilita el pronóstico y el aprendizaje automático. Además, la máquina puede procesar fácilmente los datos dimensionales, incluso en forma de grandes conjuntos de datos. Esta es una gran ventaja, y ahora la imagen será más precisa.
Este procesamiento de un solo nodo ayuda en la distribución de datos comunes que pueden distribuirse entre conjuntos de datos según la propiedad. NuGet y una compilación separada también se incrementan, lo que ayudará en el desarrollo de aplicaciones de Microsoft en cada etapa.
Conclusión Ahora es el momento de aprender la última versión de ML.NET. Todos los tutoriales, documentación y manuales están disponibles en línea. Además de esto, puede encontrar ejemplos de código. Esto simplificará la tarea.