ML.NET 1.0 RC जारी की। नया क्या है

ML.NET एक खुला स्रोत है। .NET डेवलपर्स के लिए क्रॉस-प्लेटफॉर्म मशीन लर्निंग एनवायरनमेंट (विंडोज, लिनक्स, मैकओएस)। ML.NET के साथ काम करते हुए, डेवलपर्स अपने अनुप्रयोगों में AI को विकसित करने और कार्यान्वित करने के लिए मौजूदा टूल और कौशल का उपयोग कर सकते हैं, सामान्य परिदृश्यों जैसे कि सेंटिमेंट एनालिसिस, सिफारिश, छवि वर्गीकरण और अधिक के लिए कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल बना सकते हैं!

आज हम ML.NET 1.0 RC (रिलीज़ कैंडिडेट) (संस्करण 1.0.0-पूर्वावलोकन ) की रिलीज़ की घोषणा करते हैं, जो कि Q2 2019 में ML.NET 1.0 RTM के अंतिम संस्करण की रिलीज़ से पहले अंतिम पूर्वावलोकन रिलीज़ है।

जल्द ही हम एक दिलचस्प विकास का पहला मील का पत्थर पूरा करेंगे जो मई 2018 में शुरू हुआ, जब हमने ओपन सोर्स ML.NET 0.1 जारी किया। तब से, हमने 12 पूर्वावलोकन रिलीज़ (प्रति माह एक) जारी किए हैं, जैसा कि नीचे दिए गए रोडमैप में दिखाया गया है:



इस रिलीज़ (ML.NET 1.0 RC) में हमने जो सबसे पहला काम किया, वह था आखिरकार एपीआई में बुनियादी संपादन को पूरा करना। अगले स्प्रिंट में, हम प्रलेखन और उदाहरणों को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित करेंगे, साथ ही यदि आवश्यक हो तो महत्वपूर्ण महत्वपूर्ण मुद्दों को संबोधित करेंगे।

लक्ष्य यह है कि जैसे ही आप आगे बढ़ते हैं किसी भी नए महत्वपूर्ण बदलाव से बचें।

ML.NET 1.0 RC टाइमफ्रेम अपडेट

• ML.NET के स्थिर और पूर्वावलोकन संस्करणों का पृथक्करण: ML.NET 1.0 और ML.NET कार्यक्षमता का मुख्य भाग (लगभग 95%) स्थिर (असेंबली 1.0) के स्थिर संयोजन के रूप में जारी किया जाएगा।
  
  आप स्थिर बिल्ड के लिंक की सूची यहां पा सकते हैं।
  
  हालाँकि, कई फीचर सेट हैं जो अभी भी ML.NET 1.0 की रिलीज़ के साथ RTM राज्य में नहीं होंगे। ये ऐसी विशेषताएं हैं जो अभी भी पूर्वावलोकन स्थिति को बनाए रखती हैं। उन्हें 0.12.0-पूर्वावलोकन में रिलीज़ किया जाएगा।
  
  निम्नलिखित मुख्य विशेषताएं हैं जो ML.NET 1.0 ( 0.12 संस्करण पैकेज ) की रिलीज़ के बाद पूर्वावलोकन मोड में काम करना जारी रखेंगी:
  
  
  1. TensorFlow घटक
  2. गोमेद अवयव
  3. TimeSeries घटक
  4. सिफारिश घटक
  
  आप प्रीव्यू-असेंबली के लिंक की पूरी सूची "1.0 के बाद" (0.12.0-पूर्वावलोकन) यहाँ देख सकते हैं ।
  
• IDataView Microsoft.ML नामस्थान पर चला गया: इस रिलीज़ में एक परिवर्तन यह है कि, हमारी प्रतिक्रिया के आधार पर, हमने IDataView को Microsoft.ML नामस्थान पर वापस ले लिया।
• TensorFlow सपोर्ट एन्हांसमेंट: TensorFlow एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग सिस्टम है जिसका उपयोग गहन शिक्षण परिदृश्यों (जैसे कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) के लिए किया जाता है। ML.NET TensorFlow मॉडल के उपयोग का समर्थन करता है, लेकिन ML.NET संस्करण 0.11 के साथ कई मुद्दे थे जो RC संस्करण 1.0 में तय किए गए थे।
  आप यहां TensorFlow मॉडल का उपयोग करके नमूना ML.NET कोड देख सकते हैं ।
• ML.NET 1.0 RC रिलीज़ नोट: आप 1.0 RC के लिए अतिरिक्त रिलीज़ नोट्स यहाँ पढ़ सकते हैं।

ML.NET 1.0 रिलीज उम्मीदवार में महत्वपूर्ण परिवर्तन

आपकी सुविधा के लिए, यदि आप अपना कोड ML.NET v0.11 से v0.12 तक स्थानांतरित करते हैं, तो आप महत्वपूर्ण परिवर्तनों की सूची देख सकते हैं।

क्या आप उत्पादन में जाने की योजना बना रहे हैं?

यदि आप अपने आवेदन में ML.NET का उपयोग करते हैं और उत्पादन पर स्विच करना चाहते हैं, तो आप ML.NET टीम के इंजीनियर से चैट कर सकते हैं:

• अपने आवेदन में ML.NET को सफलतापूर्वक लागू करने में सहायता प्राप्त करें।
• ML.NET के बारे में प्रतिक्रिया दें।
• अपने एप्लिकेशन का प्रदर्शन करें और संभवतः इसे अपने ML.NET होमपेज, .NET ब्लॉग या अन्य Microsoft चैनल पर पोस्ट करें।

इस फ़ॉर्म को भरें और अपनी संपर्क जानकारी को अंत में छोड़ दें यदि आप किसी व्यक्ति से चाहते हैं। वह आपको संपर्क करने के लिए ML.NET टीम से मिले।

ML.NET 1.0 के लिए तैयार हो जाओ

जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, ML.NET 1.0 लगभग तैयार है! आप निम्न संसाधनों की जांच करके रिलीज़ की तैयारी कर सकते हैं:

ML.NET सीखना शुरू करें ।

आगे, गहराई से, कुछ अन्य संसाधनों का अध्ययन करें:

• Microsoft डॉक्स ML.NET गाइड में ट्यूटोरियल और संसाधन
• GitHub पर machinelearning- नमूने भंडार में ML.NET का उपयोग कर नमूना अनुप्रयोगों
• ML.NET की अवधारणाएँ जो नए API को समझने के लिए महत्वपूर्ण हैं, उन्हें यहाँ प्रस्तुत किया गया है।
• विभिन्न परिदृश्यों के लिए इन एपीआई का उपयोग कैसे करें, यह दिखाने के लिए कि कैसे मार्गदर्शिकाएँ यहाँ पाई जा सकती हैं।

आप GitHub पर ML.NET रिपॉजिटरी में किसी भी प्रश्न, सुझाव या सुधार के साथ प्रतिक्रिया छोड़ सकते हैं। यह हमें ML.NET को बेहतर बनाने और मशीन सीखने के लिए .NET को एक बेहतरीन मंच बनाने में बहुत मदद करेगा।

धन्यवाद और ML.NET के साथ खुश कोडिंग!

ML.NET टीम।