ML.NET 1.0 RC veröffentlicht. Was gibt's Neues?

ML.NET ist eine plattformübergreifende Open Source-Umgebung für maschinelles Lernen (Windows, Linux, macOS) für .NET-Entwickler. In Zusammenarbeit mit ML.NET können Entwickler vorhandene Tools und Fähigkeiten verwenden, um KI in ihren Anwendungen zu entwickeln und zu implementieren. Dabei können benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen für gängige Szenarien wie Stimmungsanalyse, Empfehlung, Bildklassifizierung und mehr erstellt werden.

Heute geben wir die Veröffentlichung von ML.NET 1.0 RC (Release Candidate) (Version 1.0.0-Vorschau ) bekannt. Dies ist die letzte Vorschau-Version vor der Veröffentlichung der endgültigen Version von ML.NET 1.0 RTM im zweiten Quartal 2019.

Bald werden wir den ersten Meilenstein einer interessanten Entwicklung vollenden, die im Mai 2018 begann, als wir Open Source ML.NET 0.1 veröffentlichten. Seitdem haben wir 12 Vorschauversionen veröffentlicht (eine pro Monat), wie in der folgenden Roadmap gezeigt:



Das erste, was wir in dieser Version (ML.NET 1.0 RC) getan haben, war, die grundlegenden Änderungen in der API endgültig abzuschließen. Im nächsten Sprint konzentrieren wir uns auf die Verbesserung der Dokumentation und der Beispiele sowie auf die Behebung wichtiger kritischer Probleme, falls erforderlich.

Das Ziel ist es, neue kritische Änderungen zu vermeiden, wenn Sie vorwärts gehen.

ML.NET 1.0 RC Zeitrahmen-Update

• Die Trennung der Stable- und Preview-Versionen von ML.NET: ML.NET 1.0 und des Hauptteils der ML.NET-Funktionalität (ca. 95%) wird als stabile Assembly von Stable (Version 1.0) veröffentlicht.
  
  Eine Liste der Links zu stabilen Builds finden Sie hier .
  
  Es gibt jedoch mehrere Funktionssätze, die mit der Veröffentlichung von ML.NET 1.0 immer noch nicht im RTM-Status sind. Dies sind Funktionen, die den Vorschaustatus beibehalten. Sie werden in der Vorschau 0.12.0 veröffentlicht.
  
  Die folgenden Hauptfunktionen funktionieren nach der Veröffentlichung von ML.NET 1.0 ( 0.12-Versionspakete ) weiterhin im Vorschaumodus:
  
  
  1. TensorFlow-Komponenten
  2. Onnx-Komponenten
  3. TimeSeries-Komponenten
  4. Empfehlungskomponenten
  
  Die vollständige Liste der Links zu Preview-Assemblys „after 1.0“ (0.12.0-Vorschau) finden Sie hier .
  
• IDataView wurde in den Microsoft.ML-Namespace verschoben: Eine der Änderungen in dieser Version besteht darin, dass wir IDataView aufgrund unseres Feedbacks wieder in den Microsoft.ML-Namespace verschoben haben.
• Verbesserungen der TensorFlow-Unterstützung: TensorFlow ist ein Open-Source-System für maschinelles Lernen, das für Deep-Learning-Szenarien (wie Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache) verwendet wird. ML.NET unterstützt die Verwendung von TensorFlow-Modellen, es gab jedoch einige Probleme mit ML.NET Version 0.11, die in RC Version 1.0 behoben wurden.
  Hier können Sie Beispiel-ML.NET-Code mit dem TensorFlow-Modell anzeigen.
• Versionshinweise zu ML.NET 1.0 RC: Weitere Versionshinweise zu 1.0 RC finden Sie hier .

Kritische Änderungen in ML.NET 1.0 Release Candidate

Wenn Sie Ihren Code von ML.NET v0.11 auf v0.12 verschieben, wird eine Liste kritischer Änderungen angezeigt.

Planen Sie in Produktion zu gehen?

Wenn Sie ML.NET in Ihrer Anwendung verwenden und zur Produktion wechseln möchten, können Sie mit dem Techniker des ML.NET-Teams sprechen, um:

• Holen Sie sich Hilfe bei der erfolgreichen Implementierung von ML.NET in Ihrer Anwendung.
• Hinterlassen Sie Feedback zu ML.NET.
• Demonstrieren Sie Ihre Anwendung und veröffentlichen Sie sie möglicherweise auf Ihrer ML.NET-Homepage, Ihrem .NET-Blog oder einem anderen Microsoft-Kanal.

Füllen Sie dieses Formular aus und hinterlassen Sie Ihre Kontaktinformationen am Ende, wenn Sie möchten, dass sich jemand aus dem ML.NET-Team mit Ihnen in Verbindung setzt.

Machen Sie sich bereit für ML.NET 1.0

Wie bereits erwähnt, ist ML.NET 1.0 fast fertig! Sie können sich auf die Veröffentlichung vorbereiten, indem Sie die folgenden Ressourcen untersuchen:

Beginnen Sie hier mit dem Lernen von ML.NET .

Studieren Sie außerdem einige andere Ressourcen eingehend:

• Tutorials und Ressourcen im Microsoft Docs ML.NET-Handbuch
• Beispielanwendungen mit ML.NET im Repository für Machinelearning-Beispiele auf GitHub
• Hier werden die Konzepte von ML.NET vorgestellt, die für das Verständnis der neuen API wichtig sind .
• Anleitungen, die zeigen, wie diese APIs für verschiedene Szenarien verwendet werden, finden Sie hier.

Sie können Feedback zu Fragen, Vorschlägen oder Verbesserungen im ML.NET-Repository auf GitHub hinterlassen . Dies wird uns sehr helfen, ML.NET zu verbessern und .NET zu einer großartigen Plattform für maschinelles Lernen zu machen.

Vielen Dank und viel Spaß beim Codieren mit ML.NET!

ML.NET-Team.