Sortie de ML.NET 1.0 RC. Quoi de neuf

ML.NET est un environnement d'apprentissage machine multiplateforme open source (Windows, Linux, macOS) pour les développeurs .NET. En travaillant avec ML.NET, les développeurs peuvent utiliser les outils et compétences existants pour développer et implémenter l'IA dans leurs applications, créant des modèles d'apprentissage automatique personnalisés pour des scénarios courants tels que l'analyse des sentiments, la recommandation, la classification des images et plus encore!

Aujourd'hui, nous annonçons la sortie de ML.NET 1.0 RC (Release Candidate) (version 1.0.0-preview ), qui est la dernière version préliminaire avant la sortie de la version finale de ML.NET 1.0 RTM au T2 2019.

Bientôt, nous achèverons la première étape d'un développement intéressant qui a commencé en mai 2018, lorsque nous avons publié l'open source ML.NET 0.1. Depuis lors, nous avons publié 12 versions de prévisualisation (une par mois), comme indiqué dans la feuille de route ci-dessous:



La première chose que nous avons faite dans cette version (ML.NET 1.0 RC) a finalement été de terminer les modifications de base de l'API. Dans le prochain sprint, nous nous concentrerons sur l'amélioration de la documentation et des exemples, ainsi que sur la résolution des problèmes critiques clés, si nécessaire.

Le but est d'éviter tout nouveau changement critique à mesure que vous avancez.

Mise à jour du calendrier ML.NET 1.0 RC

• La séparation des versions Stable et Preview de ML.NET: ML.NET 1.0 et la partie principale de la fonctionnalité ML.NET (environ 95%) seront publiées sous la forme d'un ensemble stable de Stable (version 1.0).
  
  Vous pouvez trouver une liste de liens vers des versions stables ici .
  
  Cependant, il existe plusieurs jeux de fonctionnalités qui ne seront toujours pas à l'état RTM avec la sortie de ML.NET 1.0. Ce sont des fonctionnalités qui conservent toujours le statut Aperçu. Ils seront publiés en version 0.12.0 .
  
  Voici les principales fonctionnalités qui continueront de fonctionner en mode d'aperçu après la sortie de ML.NET 1.0 ( packages de version 0.12 ):
  
  
  1. Composants TensorFlow
  2. Composants Onnx
  3. Composants TimeSeries
  4. Composants de recommandation
  
  Vous pouvez voir ici la liste complète des liens vers les assemblys de prévisualisation «après 1.0» (0.12.0-preview) .
  
• IDataView est passé à l'espace de noms Microsoft.ML: l' une des modifications de cette version est que, sur la base de nos commentaires, nous avons replacé IDataView dans l'espace de noms Microsoft.ML.
• Améliorations de la prise en charge de TensorFlow: TensorFlow est un système d'apprentissage automatique open source utilisé pour les scénarios d'apprentissage en profondeur (tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel). ML.NET prend en charge l'utilisation des modèles TensorFlow, mais plusieurs problèmes avec ML.NET version 0.11 ont été résolus dans RC version 1.0.
  Vous pouvez afficher un exemple de code ML.NET à l'aide du modèle TensorFlow ici .
• Notes de version de ML.NET 1.0 RC: Vous pouvez lire les notes de version supplémentaires pour 1.0 RC ici .

Changements critiques dans ML.NET 1.0 Release Candidate

Pour votre commodité, si vous déplacez votre code de ML.NET v0.11 vers v0.12, vous pouvez voir une liste des modifications critiques .

Envisagez-vous d'entrer en production?

Si vous utilisez ML.NET dans votre application et que vous souhaitez passer en production, vous pouvez discuter avec l'ingénieur de l'équipe ML.NET pour:

• Obtenez de l'aide pour réussir l'implémentation de ML.NET dans votre application.
• Laissez des commentaires sur ML.NET.
• Montrez votre application et publiez-la sur votre page d'accueil ML.NET, votre blog .NET ou tout autre canal Microsoft.

Remplissez ce formulaire et laissez vos coordonnées à la fin si vous souhaitez qu'un membre de l'équipe ML.NET vous contacte.

Préparez-vous pour ML.NET 1.0

Comme déjà mentionné, ML.NET 1.0 est presque prêt! Vous pouvez préparer la publication en examinant les ressources suivantes:

Commencez à apprendre ML.NET ici .

De plus, en profondeur, étudiez d'autres ressources:

• Tutoriels et ressources dans le guide Microsoft Docs ML.NET
• Exemples d'applications utilisant ML.NET dans le référentiel d' exemples d'apprentissage des machines sur GitHub
• Les concepts de ML.NET qui sont importants pour comprendre la nouvelle API sont présentés ici.
• Des guides expliquant comment utiliser ces API pour différents scénarios sont disponibles ici.

Vous pouvez laisser des commentaires avec des questions, des suggestions ou des améliorations dans le référentiel ML.NET sur GitHub . Cela nous aidera beaucoup à améliorer ML.NET et à faire de .NET une excellente plate-forme pour l'apprentissage automatique.

Merci et bon codage avec ML.NET!

Équipe ML.NET.