ML.NET .NET डेवलपर्स के लिए एक ओपन-सोर्स और क्रॉस-प्लेटफॉर्म मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क (विंडोज, लिनक्स, मैकओएस) है। ML.NET का उपयोग करते हुए , डेवलपर्स अपने मौजूदा टूल और स्किलसेट्स को सेंटीमेंट एनालिसिस, सिफारिश, इमेज क्लासिफिकेशन और अधिक जैसे सामान्य परिदृश्यों के लिए कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल बनाकर अपने अनुप्रयोगों में कस्टम एआई को विकसित और संक्रमित करने के लिए लाभ उठा सकते हैं!

आज हम ML.NET 1.0 RC (रिलीज़ कैंडिडेट) (संस्करण 1.0.0-preview ) की घोषणा कर रहे हैं, जो कि 2019 Q2 कैलेंडर वर्ष में अंतिम ML.NET 1.0 RTM जारी करने से पहले अंतिम पूर्वावलोकन रिलीज़ है।

जल्द ही हम खुले में एक महान यात्रा के पहले मुख्य मील के पत्थर को समाप्त करेंगे जो कि मई 2018 को शुरू हुआ था जब खुले स्रोत के रूप में ML.NET 0.1 जारी किया गया था। तब से हम मासिक, 12 पूर्वावलोकन रिलीज़ जारी कर रहे हैं, जैसा कि नीचे दिए गए रोडमैप में दिखाया गया है:

इस रिलीज़ ( ML.NET 1.0 RC) में हमने शुरू में अपने मुख्य एपीआई बदलावों का निष्कर्ष निकाला है। अगले स्प्रिंट के लिए हम दस्तावेज़ीकरण और नमूनों को बेहतर बनाने और यदि आवश्यक हो तो प्रमुख महत्वपूर्ण मुद्दों को संबोधित करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।

लक्ष्य किसी भी नए ब्रेकिंग परिवर्तन से आगे बढ़ने से बचने का है।

ML.NET 1.0 RC टाइमफ्रेम में अपडेट

• स्थिर बनाम का अलगाव ML.NET संकुल का पूर्वावलोकन संस्करण: ML.NET 1.0 का शीर्षक, ML.NET (लगभग 95%) में अधिकांश कार्यक्षमता स्थिर (संस्करण 1.0) के रूप में जारी होने वाली है।

  
  

  आप यहां 'स्थिर' संकुल और कक्षाओं की संदर्भ सूची की समीक्षा कर सकते हैं ।

  
  

  हालाँकि, कुछ फीचर-क्षेत्र हैं जो अभी भी ML.NET 1.0 जारी करते समय RTM राज्य में नहीं होंगे। पूर्वावलोकन के रूप में अभी भी रखी गई उन सुविधाओं को संस्करण 0.12.0-preview साथ पूर्वावलोकन पैकेज के रूप में वर्गीकृत किया जा रहा है।

  
  

  ML.NET 1.0 जारी होने के बाद पूर्वावलोकन राज्य में जारी रखने वाले मुख्य पैकेज निम्न हैं ( 0.12 version packages ):

  
  
  • TensorFlow घटक
  • गोमेद घटक
  • TimeSeries घटक
  • अनुशंसाएँ घटक
  
  

  आप "1.0 के बाद" पूर्वावलोकन संकुल और कक्षाओं (0.12.0-पूर्वावलोकन) की पूर्ण संदर्भ सूची की समीक्षा कर सकते हैं ।

  
  

• IDataView प्रतिक्रिया प्राप्त करने के आधार पर Microsoft.ML नामस्थान पर चला गया ।

  
  

• TensorFlow-support फिक्सेस: TensorFlow एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जिसका उपयोग गहन शिक्षण परिदृश्यों (जैसे कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) के लिए किया जाता है। ML.NET के पास TensorFlow मॉडल का उपयोग करने के लिए समर्थन है, लेकिन ML.NET संस्करण 0.11 में कुछ मुद्दे थे जो 1.0 RC रिलीज के लिए तय किए गए हैं।

  
  

  आप यहां TensorFlow मॉडल चलाने वाले ML.NET कोड के उदाहरण की समीक्षा कर सकते हैं ।

  
  

• ML.NET 1.0 RC के लिए रिलीज़ नोट्स : आप यहाँ 1.0 RC के लिए अतिरिक्त रिलीज़ नोट देख सकते हैं ।

  
  

ML.NET 1.0 रिलीज उम्मीदवार में परिवर्तन तोड़ना

आपकी सुविधा के लिए, यदि आप अपना कोड ML.NET v0.11 से v0.12 तक स्थानांतरित कर रहे हैं, तो आप हमारे नमूनों को प्रभावित करने वाली ब्रेकिंग परिवर्तन सूची देख सकते हैं।

प्रोडक्शन में जाने की प्लानिंग?

यदि आप अपने ऐप में ML.NET का उपयोग कर रहे हैं और उत्पादन में जाना चाहते हैं, तो आप ML.NET टीम के एक इंजीनियर से बात कर सकते हैं:

• अपने आवेदन में सफलतापूर्वक ML.NET को लागू करने में सहायता प्राप्त करें।
• ML.NET के बारे में प्रतिक्रिया दें ।
• अपने ऐप को डेमो करें और संभावित रूप से इसे ML.NET होमपेज, .NET ब्लॉग या अन्य Microsoft चैनल पर प्रदर्शित किया जाए ।

यदि आप संपर्क करने के लिए ML.NET टीम से किसी को चाहते हैं तो इस फॉर्म को भरें और अपनी संपर्क जानकारी को अंत में छोड़ दें।

रिलीज से पहले ML.NET 1.0 के लिए तैयार हो जाओ!

जैसा कि उल्लेख किया गया है, ML.NET 1.0 लगभग यहाँ है! निम्नलिखित संसाधनों पर शोध करने से पहले आप इसे तैयार कर सकते हैं:

ML.NET के साथ यहाँ आरंभ करें ।

आगे, कुछ अन्य संसाधनों का पता लगाने के लिए:

• Microsoft डॉक्स ML.NET गाइड पर ट्यूटोरियल और संसाधन
• Machinelearning- नमूने GitHub रेपो में ML.NET का उपयोग कर नमूना एप्लिकेशन
• नए API को समझने के लिए महत्वपूर्ण ML.NET अवधारणाओं को यहां पेश किया गया है
• "कैसे" गाइड जो विभिन्न प्रकार के परिदृश्यों के लिए इन एपीआई का उपयोग करने का तरीका दिखाता है, यहां पाया जा सकता है

हम ML.NET GitHub रेपो में किसी भी सुझाव या संवर्द्धन के साथ मुद्दों को दर्ज करके आपकी प्रतिक्रिया की सराहना करेंगे ताकि हमें ML.NET आकार में मदद मिल सके और मशीन लर्निंग के लिए .NET को एक बेहतरीन मंच बनाया जा सके।

धन्यवाद और ML.NET के साथ खुश कोडिंग!

ML.NET टीम।

इस ब्लॉग को C.NET de la Torre ने ML.NET टीम के अतिरिक्त योगदान के लिए लिखा था

सेसर दे ला टोरे

प्रधान कार्यक्रम प्रबंधक, .NET