Microsoft est l'un des acteurs les plus importants de l'industrie du développement logiciel. Le dernier ajout à ML.NET ajoute de la valeur à l'ensemble du système. L'objectif principal est de mettre en œuvre et de développer notre propre intelligence artificielle pour le modèle et d'obtenir le paramètre le plus approprié lors de la création d'applications.
En général, l'apprentissage automatique ML.NET est conçu pour utiliser et créer des tâches courantes qui incluent la régression, la classification, les recommandations, le classement, le clustering et la détection d'anomalies. Non seulement cela, mais la prise en charge supplémentaire de l'écosystème open source le rend populaire pour l'intégration de l'infrastructure avec l'apprentissage en profondeur. L'une des sociétés travaille actuellement sur la compatibilité de l'ensemble du système avec des cas d'utilisation qui fonctionnent avec divers scénarios, tels que les prévisions de vente, la classification des images, l'analyse de l'humeur, etc.
Mises à jour pour ML.NET 0.11Il ne fait aucun doute que la mise à niveau vers la version 0.11 a pris un nouveau tournant au stade du développement. Il améliorera la fonctionnalité globale avec l'associé de la technologie Microsoft, ce qui a permis à dot net de s'épanouir. Il existe différents délais sur lesquels ML.NET 0.11 travaille, tels que:
ONNX est une plate-forme compatible et ouverte qui permet de décrire la structure du réseau afin que vous puissiez utiliser différents cadres tels que TensorFlow, scikit-learn et xgboost pour un autre environnement, qui dans ce cas est ML.NET. En outre, tout le concept était connu sous le nom de Microsoft.ML.ONNX Converter, qui a été converti à partir de Microsoft.ML.ONNX. Alors que le nom Microsoft.ML.ONNX Transformer a été attribué à Microsoft.ML.ONNC Transorm. Cela facilite la distinction entre la transformation et la conversion ONNX.
Un autre scénario d'apprentissage en profondeur, avec un cadre d'apprentissage machine, concerne TensorFlow. Le modèle de classification d'image est pris en charge dans ML.NET à l'aide du modèle TensorFlow du formulaire précédent. La dernière version du développement d'applications Microsoft pour 11.0 ajoutera de la valeur au système de modèles. Cela fonctionnera bien avec l'analyse de l'humeur du modèle, également appelée analyse de texte. Tout dépend du code sur lequel l'installation fonctionnera.
Dernières modifications de ML.NET 0.11Il existe un certain nombre de différences entre les paramètres des versions 0.11 et 0.10.
Voici une liste des changements majeurs:
1. CommunautéIl ne fait aucun doute que la communauté dot net est l'une des plus importantes de Google. Tous fournissent plusieurs exemples pour travailler avec des logiciels. Cependant, ils ne sont pas disponibles pour Microsoft et ils ne prennent pas en charge tout cela. Mais ils prennent en charge les échantillons et les démonstrations courants de la communauté ML.NET pour les URL et les courtes descriptions qui présentent les meilleurs blogs et référentiels. De plus, les exemples de communauté fonctionnent très bien sur la page.
2. Planification de la productionLa principale chose dans l'application ML.NET est son impact sur le travail. Les ingénieurs travaillent en étroite collaboration avec la plate-forme pendant la phase de planification, suivie d'un flux moyen commun. Cette implémentation est facilement effectuée sur le système pour assurer le succès de l'application. De plus, les applications potentielles et de démonstration fonctionnent bien avec la page d'accueil pour faire fonctionner le bon flux. Cela permet au canal Microsoft de travailler dessus avec précision et routine.
3. Calcul de la contribution des fonctionnalitésL'associé technologique de Microsoft travaille sur le concept FCC, qui aide à prédire le modèle comme influent. La prévision permet de conserver des données individuelles générales et même des informations spécifiques pour la marque afin d'identifier les fonctions répertoriées. Cela donne une évaluation du modèle pour obtenir un résultat précis en fonction des données générées.
Le type de concept initial est important pour le flux de travail FCC pour les attributs et les fonctions afin d'obtenir le flux approprié. Il aide également avec les données historiques à analyser les fonctionnalités présentant des aspects importants. Il est également important de connaître l'estimation, car cela réduira peut-être les performances du modèle dans le cas de plusieurs fonctions. Par conséquent, chaque aspect positif et négatif est d'une grande valeur pour l'ensemble du système.
4. Vue IDataC'est le moment qui était présent dans la version .10. Cependant, dans la version 0.11 il y a certaines différences. Ce composant offre un traitement de table efficace et compositionnel qui facilite les prévisions et l'apprentissage automatique. De plus, les données dimensionnelles peuvent être facilement traitées par la machine, même sous la forme de grands ensembles de données. C'est un gros plus, et maintenant l'image sera plus précise.
Ce traitement d'un seul nœud aide à la distribution de données communes qui peuvent être réparties entre les ensembles de données en fonction de la propriété. NuGet et une version distincte sont également augmentés, ce qui aidera à développer des applications Microsoft à chaque étape.
Conclusion Il est maintenant temps d'apprendre la dernière version de ML.NET. Tous les didacticiels, la documentation et les manuels sont disponibles en ligne. En plus de cela, vous pouvez trouver des exemples de code. Cela simplifiera la tâche.