Microsoft ist einer der wichtigsten Akteure in der Softwareentwicklungsbranche. Die neueste Erweiterung von ML.NET bietet einen Mehrwert für das gesamte System. Das Hauptziel besteht darin, unsere eigene künstliche Intelligenz für das Modell zu implementieren und zu entwickeln und beim Erstellen von Anwendungen die am besten geeignete Einstellung zu erhalten.
Im Allgemeinen ist maschinelles Lernen in ML.NET darauf ausgelegt, allgemeine Aufgaben zu verwenden und zu erstellen, die Regression, Klassifizierung, Empfehlungen, Rangfolge, Clustering und Erkennung von Anomalien umfassen. Darüber hinaus macht die zusätzliche Unterstützung des Open-Source-Ökosystems es für die Integration der Infrastruktur in Deep Learning beliebt. Eines der Unternehmen arbeitet derzeit an der Kompatibilität des gesamten Systems mit Anwendungsfällen, die mit verschiedenen Szenarien wie Umsatzprognose, Bildklassifizierung, Stimmungsanalyse usw. funktionieren.
Updates für ML.NET 0.11Es besteht kein Zweifel, dass das Upgrade auf 0.11 in der Entwicklungsphase eine neue Wendung genommen hat. Es wird die allgemeine Funktionalität mit Microsoft Technology Associate verbessern, was dazu beigetragen hat, dass dot net floriert. Es gibt verschiedene Zeitrahmen, an denen ML.NET 0.11 arbeitet, z.
ONNX ist eine kompatible und offene Plattform, mit deren Hilfe die Struktur des Netzwerks beschrieben werden kann, sodass verschiedene Frameworks wie TensorFlow, scikit-learn und xgboost für eine andere Umgebung verwendet werden können, in diesem Fall ML.NET. Darüber hinaus wurde das gesamte Konzept als Microsoft.ML.ONNX Converter bezeichnet, der von Microsoft.ML.ONNX konvertiert wurde. Der Name Microsoft.ML.ONNX Transformer wurde Microsoft.ML.ONNC Transorm zugewiesen. Dies erleichtert die Unterscheidung zwischen Transformation und ONNX-Konvertierung.
Ein weiteres Deep-Learning-Szenario zusammen mit einem Framework für maschinelles Lernen betrifft TensorFlow. Das Bildklassifizierungsmodell wird in ML.NET unter Verwendung des TensorFlow-Modells im vorherigen Formular unterstützt. Die neueste Version der Microsoft App-Entwicklung für 11.0 wird dem Modellsystem einen Mehrwert verleihen. Dies funktioniert gut mit der Stimmungsanalyse des Modells, die auch als Textanalyse bezeichnet wird. Es kommt nur auf den Code an, mit dem die Installation funktioniert.
ML.NET 0.11 letzte ÄnderungenEs gibt eine Reihe von Unterschieden zwischen den Einstellungen in Version 0.11 und 0.10.
Hier ist eine Liste der wichtigsten Änderungen:
1. GemeinschaftEs besteht kein Zweifel, dass die Dot-Net-Community eine der größten in Google ist. Alle bieten verschiedene Beispiele für die Arbeit mit Software. Sie stehen Microsoft jedoch nicht zur Verfügung und unterstützen dies alles nicht. Sie unterstützen jedoch gängige Beispiele und Demonstrationen der ML.NET-Community für URLs und Kurzbeschreibungen, die die besten Blogs und Repositorys bereitstellen. Darüber hinaus funktionieren Community-Beispiele auf der Seite hervorragend.
2. ProduktionsplanungDie Hauptsache in der ML.NET-Anwendung ist die Auswirkung auf die Arbeit. Ingenieure arbeiten während der Planungsphase eng mit der Plattform zusammen, gefolgt von einem gemeinsamen durchschnittlichen Durchfluss. Diese Implementierung kann problemlos auf dem System durchgeführt werden, um die Anwendung erfolgreich zu machen. Darüber hinaus funktionieren potenzielle Anwendungen und Demoanwendungen gut mit der Startseite zusammen, um den richtigen Stream zum Laufen zu bringen. Dadurch arbeitet der Microsoft-Kanal präzise und routinemäßig daran.
3. Berechnung des FunktionsbeitragsMicrosoft Technology Associate arbeitet an dem FCC-Konzept, mit dessen Hilfe das Modell als einflussreich vorhergesagt werden kann. Die Prognose hilft dabei, allgemeine Einzeldaten und sogar spezifische Informationen für die Marke zu speichern, um die aufgelisteten Funktionen zu identifizieren. Dies gibt eine Bewertung des Modells, um ein genaues Ergebnis gemäß den generierten Daten zu erhalten.
Die Art des anfänglichen Konzepts ist für den FCC-Workflow für Attribute und Funktionen wichtig, um den richtigen Ablauf zu erreichen. Es hilft auch bei historischen Daten, Merkmale mit wichtigen Aspekten zu analysieren. Es ist auch wichtig, die Schätzung zu kennen, da dies möglicherweise die Leistung des Modells bei mehr Funktionen verringert. Daher ist jeder positive und negative Aspekt für das gesamte System von großem Wert.
4. IData-AnsichtDies ist der Moment, der in Version .10 vorhanden war. In Version 0.11 gibt es jedoch bestimmte Unterschiede. Diese Komponente bietet eine kompositorische und effiziente Tabellenverarbeitung, die Prognosen und maschinelles Lernen erleichtert. Darüber hinaus können Maßdaten auch in Form großer Datenmengen problemlos von der Maschine verarbeitet werden. Dies ist ein großes Plus, und jetzt wird das Bild genauer.
Diese Verarbeitung eines einzelnen Knotens hilft bei der Verteilung gemeinsamer Daten, die je nach Besitz auf Datensätze verteilt werden können. NuGet und ein separater Build werden ebenfalls erweitert, was bei der Entwicklung von Microsoft-Anwendungen in jeder Phase hilfreich sein wird.
Fazit Jetzt ist es an der Zeit, die neueste Version von ML.NET zu lernen. Alle Tutorials, Dokumentationen und Handbücher sind online verfügbar. Darüber hinaus finden Sie Codebeispiele. Dies vereinfacht die Aufgabe.