ML.NET 0.11 - .Net के लिए मशीन लर्निंग

Microsoft सॉफ्टवेयर विकास उद्योग के सबसे महत्वपूर्ण खिलाड़ियों में से एक है। ML.NET का नवीनतम जोड़ पूरे सिस्टम में मूल्य जोड़ता है। मुख्य लक्ष्य मॉडल के लिए अपनी खुद की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लागू करना और विकसित करना है और एप्लिकेशन बनाते समय सबसे उपयुक्त सेटिंग प्राप्त करना है।

सामान्य तौर पर, ML.NET मशीन लर्निंग को सामान्य कार्यों का उपयोग करने और बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिसमें प्रतिगमन, वर्गीकरण, सिफारिशें, रैंकिंग, क्लस्टरिंग और विसंगति का पता लगाना शामिल है। इतना ही नहीं, लेकिन ओपन सोर्स इकोसिस्टम के लिए अतिरिक्त समर्थन इसे गहन शिक्षा के साथ बुनियादी ढांचे को एकीकृत करने के लिए लोकप्रिय बनाता है। कंपनियों में से एक वर्तमान में उपयोग के मामलों के साथ पूरी प्रणाली की संगतता पर काम कर रही है जो विभिन्न परिदृश्यों के साथ काम करते हैं, जैसे बिक्री पूर्वानुमान, छवि वर्गीकरण, मनोदशा, आदि।

ML.NET 0.11 के लिए अद्यतन

इसमें कोई संदेह नहीं है कि 0.11 के उन्नयन ने विकास के स्तर पर एक नया मोड़ लिया। यह Microsoft प्रौद्योगिकी सहयोगी के साथ समग्र कार्यक्षमता बढ़ाएगा, जिसने डॉट नेट उत्कर्ष में मदद की है। ऐसे विभिन्न टाइमफ्रेम हैं जो ML.NET 0.11 पर काम कर रहे हैं, जैसे:

ONNX एक संगत और खुला प्लेटफ़ॉर्म है जो नेटवर्क की संरचना का वर्णन करने में मदद करता है ताकि TensorFlow, scikit-learn, और xgboost जैसे विभिन्न फ्रेमवर्क का उपयोग दूसरे वातावरण के लिए किया जा सके, जो इस स्थिति में ML.NET है। इसके अलावा, पूरी अवधारणा को Microsoft.ML.ONNX कन्वर्टर के रूप में जाना जाता था, जिसे Microsoft.ML.ONNX से परिवर्तित किया गया था। जबकि Microsoft.ML.ONNX ट्रांसफॉर्मर नाम Microsoft.ML.ONNC ट्रांसफॉर्म को सौंपा गया है। यह परिवर्तन और ONNX रूपांतरण के बीच अंतर की सुविधा देता है।

मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ एक और गहरा सीखने का परिदृश्य, TensorFlow की चिंता करता है। छवि वर्गीकरण मॉडल को पूर्व में TensorFlow मॉडल का उपयोग करके ML.NET में समर्थित किया गया है। 11.0 के लिए Microsoft अनुप्रयोग विकास में नवीनतम रिलीज़ मॉडल सिस्टम के लिए मूल्य जोड़ देगा। यह मॉडल के मूड विश्लेषण के साथ अच्छी तरह से काम करेगा, जिसे पाठ विश्लेषण भी कहा जाता है। यह सब इस बात पर निर्भर करता है कि इंस्टालेशन किस कोड पर काम करेगा।

ML.NET 0.11 नवीनतम परिवर्तन

संस्करण 0.11 और 0.10 में सेटिंग्स के बीच कई अंतर हैं।

यहां प्रमुख बदलावों की एक सूची दी गई है:

1. समुदाय

इसमें कोई संदेह नहीं है कि डॉट नेट समुदाय Google में सबसे बड़ा है। वे सभी सॉफ्टवेयर के साथ काम करने के लिए कई नमूने प्रदान करते हैं। हालाँकि, वे Microsoft के लिए उपलब्ध नहीं हैं और वे इस सब का समर्थन नहीं करते हैं। लेकिन वे URL और लघु विवरण के लिए ML.NET समुदाय द्वारा सामान्य नमूनों और प्रदर्शनों का समर्थन करते हैं जो सर्वोत्तम ब्लॉग और रिपॉजिटरी प्रदान करते हैं। इसके अलावा, सामुदायिक उदाहरण पृष्ठ पर बहुत अच्छा काम करते हैं।

2. उत्पादन योजना

ML.NET अनुप्रयोग में मुख्य बात इसका काम पर प्रभाव है। इंजीनियर नियोजन चरण के दौरान मंच के साथ मिलकर काम करते हैं, इसके बाद एक सामान्य औसत प्रवाह होता है। यह कार्यान्वयन आवेदन को सफल बनाने के लिए सिस्टम पर आसानी से किया जाता है। इसके अलावा, संभावित और डेमो एप्लिकेशन काम करने के लिए सही स्ट्रीम प्राप्त करने के लिए होम पेज के साथ अच्छी तरह से काम करते हैं। यह Microsoft चैनल को सटीक और नियमित रूप से काम करता है।

3. सुविधा योगदान गणना

Microsoft प्रौद्योगिकी सहयोगी FCC अवधारणा पर काम कर रहा है, जो मॉडल को प्रभावशाली के रूप में भविष्यवाणी करने में मदद करता है। पूर्वानुमान सूचीबद्ध किए गए कार्यों की पहचान करने के लिए निशान के लिए सामान्य व्यक्तिगत डेटा और यहां तक ​​कि विशिष्ट जानकारी रखने में मदद करता है। यह उत्पन्न आंकड़ों के अनुसार सटीक परिणाम प्राप्त करने के लिए मॉडल का आकलन करता है।

प्रारंभिक अवधारणा का प्रकार विशेषताओं और कार्यों के लिए एफसीसी वर्कफ़्लो के लिए महत्वपूर्ण है ताकि इसे उचित प्रवाह मिल सके। यह महत्वपूर्ण पहलुओं के साथ सुविधाओं का विश्लेषण करने के लिए ऐतिहासिक डेटा के साथ भी मदद करता है। अनुमान जानना भी महत्वपूर्ण है, क्योंकि शायद यह अधिक फ़ंक्शन के मामले में मॉडल के प्रदर्शन को कम करेगा। इसलिए, प्रत्येक सकारात्मक और नकारात्मक पहलू पूरे सिस्टम के लिए बहुत महत्वपूर्ण है।

4. आईडीटा व्यू

यह वह क्षण है जो संस्करण .10 में मौजूद था। हालांकि, संस्करण 0.11 में कुछ अंतर हैं। यह घटक संरचना और कुशल तालिका प्रसंस्करण प्रदान करता है जो पूर्वानुमान और मशीन सीखने को आसान बनाता है। इसके अलावा, आयामी डेटा को मशीन द्वारा आसानी से संसाधित किया जा सकता है, यहां तक ​​कि बड़े डेटा सेट के रूप में भी। यह एक बड़ा प्लस है, और अब छवि अधिक सटीक होगी।

एकल नोड का यह प्रसंस्करण आम डेटा के वितरण में मदद करता है जिसे स्वामित्व के अनुसार डेटा सेट के बीच वितरित किया जा सकता है। NuGet और एक अलग बिल्ड भी बढ़ाया जाता है, जो हर चरण में Microsoft अनुप्रयोगों को विकसित करने में मदद करेगा।

निष्कर्ष

अब ML.NET के नवीनतम संस्करण को सीखने का समय है। सभी ट्यूटोरियल, प्रलेखन और मैनुअल ऑनलाइन उपलब्ध हैं। इसके अतिरिक्त, आप कोड उदाहरण पा सकते हैं। इससे कार्य सरल हो जाएगा।