ML.NET 1.0 द्वारा घोषित

हमने हाल ही में ML.NET 1.0 जारी करने की घोषणा की है। ML.NET एक निशुल्क, क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म, और ओपन मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जिसे .NET अनुप्रयोगों में मशीन लर्निंग (एमएल) क्षमताओं का लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।



github.com/dotnet/machinelearning
प्रारंभ: dot.net/ml

ML.NET आपको सेंटिमेंट एनालिसिस, इश्यू क्लासिफिकेशन, फोरकास्टिंग, सिफारिशों और कई अन्य जैसे परिदृश्यों के लिए C # या F # का उपयोग करके कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने, बनाने और वितरित करने की अनुमति देता है। आप हमारे नमूना ML.NET नमूना रिपॉजिटरी में इन सामान्य परिदृश्यों और कार्यों को देख सकते हैं।

ML.NET को मूल रूप से Microsoft अनुसंधान के एक भाग के रूप में विकसित किया गया था, लेकिन बाद में यह कई Microsoft उत्पादों द्वारा उपयोग किए जाने वाले एक महत्वपूर्ण ढांचे में बदल गया, जैसे Windows Defender, Microsoft Office (PowerPoint में डिज़ाइन के लिए विचार, Excel में अनुशंसित आरेख), Azure Machine Learning, प्रमुख कारकों का विज़ुअलाइज़ेशन। PowerBI में प्रभाव और इतने पर!

इसके लॉन्च के बाद से, ML.NET का उपयोग कई संगठनों द्वारा किया गया है, जैसे कि SigParser (ईमेल में स्पैम का पता लगाना) , विलियम मुल्सन (कानूनी मुद्दों का वर्गीकरण) और एवोल्यूशन सॉफ्टवेयर (हेज़लनट आर्द्रता का निर्धारण) । आप हमारे ML.NET कस्टमर शोकेस में ML.NET का उपयोग करके इन और कई अन्य संगठनों के मार्ग का अनुसरण कर सकते हैं। ग्राहकों ने हमें बताया कि ML.NET के उपयोग में आसानी, उनके .NET कौशल का पुन: उपयोग करने की क्षमता और .NET में उनके तकनीकी स्टैक का पूर्ण संरक्षण ML.NET का उपयोग करने के लिए मुख्य चालक हैं।

ML.NET 1.0 की रिलीज़ के साथ, हम नई पूर्वावलोकन सुविधाएँ भी जोड़ रहे हैं, जैसे कि स्वचालित मशीन लर्निंग (AutoML), और नए उपकरण, जैसे ML.NET CLI और ML.NET मॉडल बिल्डर, जिसका अर्थ है मशीन लर्निंग मॉडल जोड़ना आपके आवेदन अब केवल राइट-क्लिक करके किए गए हैं!



इस पोस्ट का शेष भाग इस नए प्रयोग के लिए समर्पित है।

• ML.NET के प्रमुख घटक
• स्वचालित मशीन लर्निंग (पूर्वावलोकन)
• ML.NET मॉडल बिल्डर (पूर्वावलोकन)
• ML.NET CLI (पूर्वावलोकन)
• ML.NET के साथ आरंभ करना
• आगे की सड़क

ML.NET के प्रमुख घटक

ML.NET का उद्देश्य मशीन लर्निंग (प्रीप्रोसेसिंग, डिजाइनिंग फीचर्स, मॉडलिंग, मूल्यांकन और कमीशनिंग) के विभिन्न चरणों में .NET अनुप्रयोगों में ML का उपयोग करने के लिए अंतिम वर्कफ़्लो प्रदान करना है। ML.NET 1.0 निम्नलिखित प्रमुख घटक प्रदान करता है:

1. डेटा प्रस्तुति
   
   • मौलिक एमएल डेटा पाइपलाइन डेटा प्रकार जैसे IDataView (एक मौलिक डेटा पाइपलाइन प्रकार)
   • पाठकों को सीमांकित पाठ फ़ाइलों या IEnumerable वस्तुओं से डेटा पढ़ने का समर्थन करने के लिए
2. मशीन सीखने के कार्यों के लिए समर्थन:
   
   • बाइनरी वर्गीकरण
   • बहुरंगी वर्गीकरण
   • वापसी
   • श्रेणी
   • विसंगति का पता लगाना
   • क्लस्टरिंग
   • सिफारिश (पूर्वावलोकन)
3. डेटा परिवर्तन और उपलब्धि
   
   • टेक्स्ट
   • श्रेणी
   • सुविधा का चयन
   • गुम मूल्यों का सामान्यीकरण और प्रसंस्करण
   • छवि करतब
   • समय श्रृंखला (पूर्वावलोकन)
   • ONNX और TensorFlow मॉडल (पूर्वावलोकन) के एकीकरण के लिए समर्थन
4. अन्य
   
   • समझ और व्याख्या का मॉडल
   • उपयोगकर्ता-निर्धारित कस्टम परिवर्तन
   • ऑपरेशन चार्ट
   • डेटासेट हेरफेर और क्रॉस सत्यापन के लिए समर्थन

स्वचालित मशीन लर्निंग (पूर्वावलोकन)

आज मशीन लर्निंग के साथ शुरुआत करने के लिए एक कठिन सीखने की अवस्था शामिल है। कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण करते समय, आपको यह पता लगाने की जरूरत है कि आपके परिदृश्य के लिए कौन सी मशीन लर्निंग का काम है (उदाहरण के लिए, वर्गीकरण या रिग्रेशन?), डेटा को एक प्रारूप में कैसे परिवर्तित करें जिसे एमएल एल्गोरिदम समझ सकें (उदाहरण के लिए, पाठ डेटा -> संख्यात्मक वैक्टर), और। सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन के लिए इन एमएल एल्गोरिदम को ट्यून करें। यदि आप एमएल में नए हैं, तो इनमें से प्रत्येक चरण काफी मुश्किल हो सकता है!

स्वचालित मशीन लर्निंग स्वचालित रूप से अपने इनपुट डेटा को बदलने और सही सेटिंग्स के साथ सर्वश्रेष्ठ एमएल एल्गोरिथ्म चुनने के लिए एमएल के साथ अपनी यात्रा को सरल बनाता है, जिससे सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास कस्टम एमएल मॉडल बनाना आसान हो जाता है।

ML.NET में AutoML समर्थन अब पूर्वावलोकन मोड में है, और वर्तमान में हम केवल मुख्य एमएल कार्यों का समर्थन करते हैं - प्रतिगमन (मूल्य भविष्यवाणी के रूप में लिपियों के लिए उपयोग किया जाता है) और वर्गीकरण (सेंटीमेंट विश्लेषण, दस्तावेज़ वर्गीकरण जैसी लिपियों के लिए उपयोग किया जाता है) स्पैम जांच, आदि)।

आप MLML को तीन रूपों में ML.NET में आज़मा सकते हैं: ML.NET मॉडल बिल्डर, ML.NET CLI का उपयोग करके या सीधे AutoML API का उपयोग करके ( उदाहरण यहाँ मिल सकते हैं )।

मशीन लर्निंग में शुरुआती लोगों के लिए, हम विज़ुअल स्टूडियो में ML.NET मॉडल बिल्डर और किसी भी प्लेटफ़ॉर्म पर ML.NET CLI के साथ शुरुआत करने की सलाह देते हैं। ऑटोएमएल एपीआई उन लिपियों के लिए भी बहुत उपयोगी है जिसमें आप मक्खी पर मॉडल बनाना चाहते हैं।

मॉडल बिल्डर (पूर्वावलोकन)

ML मॉडल बनाने के लिए .NET डेवलपर्स के लिए पथ को सरल बनाने के लिए, हम ML.NET मॉडल बिल्डर को शुरू करने की कृपा कर रहे हैं। ML.NET मॉडल बिल्डर के साथ, आपके अनुप्रयोगों में मशीन सीखने को जोड़ना अब सिर्फ एक राइट-क्लिक के साथ किया जाता है!

मॉडल बिल्डर डेवलपर्स के लिए एक सरल यूआई उपकरण है, जो प्रदान किए गए डेटासेट का उपयोग करके सर्वश्रेष्ठ इन-क्लास एमएल मॉडल बनाने के लिए ऑटोएमएल का उपयोग करता है। इसके अलावा, मॉडल बिल्डर सबसे कुशल मॉडल के लिए मॉडल प्रशिक्षण और मॉडल खपत कोड भी बनाता है, जो आपको मौजूदा एप्लिकेशन में एमएल को जल्दी से जोड़ने की अनुमति देता है।



ML.NET मॉडल बिल्डर के बारे में अधिक जानें

मॉडल बिल्डर वर्तमान में पहले मोड में है, और हम चाहेंगे कि आप इसे आज़माएँ और अपनी राय हमारे साथ साझा करें!

ML.NET CLI (पूर्वावलोकन)

ML.NET CLI (कमांड-लाइन इंटरफ़ेस) एक और नया टूल है जो हम पेश करते हैं!

ML.NET CLI एक डॉटनेट उपकरण है जो आपको AutoML और ML.NET का उपयोग करके ML.NET मॉडल बनाने की अनुमति देता है। ML.NET सीएलआई भी एक विशिष्ट एमएल कार्य (वर्तमान में प्रतिगमन और वर्गीकरण का समर्थन करता है) के लिए आपके डेटासेट पर जल्दी से पुनरावृत्ति करता है और सबसे अच्छा मॉडल बनाता है।

सीएलआई, सर्वश्रेष्ठ मॉडल बनाने के अलावा, उपयोगकर्ताओं को सबसे कुशल मॉडल बनाने के लिए मॉडल प्रशिक्षण और मॉडल खपत कोड बनाने की भी अनुमति देता है।

ML.NET CLI एक क्रॉस-प्लेटफॉर्म है और .NET CLI का सरल ऐडऑन है। वैसे, Visual Studio के लिए मॉडल बिल्डर एक्सटेंशन सुविधाओं को प्रदान करने के लिए ML.NET CLI का भी उपयोग करता है।

आप इस आदेश के माध्यम से ML.NET CLI स्थापित कर सकते हैं:
dotnet tool install -g mlnet

नीचे दी गई gif छवि ML.NET CLI को दर्शाती है जो सेंटिमेंट एनालिसिस के लिए डेटासेट बनाती है।



ML.NET CLI के बारे में अधिक जानें

ML.NET CLI भी अब पहले मोड में है, और हम चाहेंगे कि आप इसे आज़माएँ और अपनी राय हमसे साझा करें!

अब शुरू हो जाओ!

यदि आपने पहले से ऐसा नहीं किया है, तो जान लें: ML.NET के साथ शुरुआत करना आसान है, और आप इसे केवल कुछ सरल चरणों में कर सकते हैं, जैसा कि नीचे दिखाया गया है। नीचे दिए गए नमूने से पता चलता है कि ML.NET का उपयोग करके भावना का विश्लेषण कैसे किया जा सकता है ।

 // 1.  ML Context var ctx = new MLContext(); // 2. Read  input    IDataView dataReader = ctx.Data .LoadFromTextFile<MyInput>(dataPath, hasHeader: true); // 3.    IEstimator<ITransformer> est = ctx.Transforms.Text .FeaturizeText("Features", nameof(SentimentIssue.Text)) .Append(ctx.BinaryClassification.Trainers .LbfgsLogisticRegression("Label", "Features")); // 4.    ITransformer trainedModel = est.Fit(dataReader); // 5.  ,    var predictionEngine = ctx.Model .CreatePredictionEngine<MyInput, MyOutput>(trainedModel); var sampleStatement = new MyInput { Text = "This is a horrible movie" }; var prediction = predictionEngine.Predict(sampleStatement); 

आप विभिन्न अन्य शैक्षणिक संसाधनों, जैसे ट्यूटोरियल, एमएल.नेट के लिए संसाधन, साथ ही एमएल.नेट नमूने जैसे लोकप्रिय परिदृश्यों जैसे उत्पाद सिफारिश, विसंगति का पता लगाने और कई अन्य का प्रदर्शन कर सकते हैं।

ML.NET में आगे क्या होगा

हालाँकि, हम ML.NET 1.0 को जारी करते हुए बहुत प्रसन्न हैं, हमारी टीम 1.0 की रिलीज़ के बाद निम्नलिखित विशेषताओं को शामिल करने के लिए पहले से ही कड़ी मेहनत कर रही है:

• वैकल्पिक एमएल स्क्रिप्ट के लिए ऑटोएमएल
• बेहतर डीप लर्निंग स्क्रिप्टिंग सपोर्ट
• अन्य अतिरिक्त स्रोतों जैसे एसक्यूएल सर्वर, कॉसमॉसबीडी, एज़्योर ब्लॉब स्टोरेज, आदि के लिए समर्थन।
• मॉडल प्रशिक्षण और मॉडल की खपत के लिए एज़्योर स्केलिंग
• मॉडल बिल्डर और सीएलआई का उपयोग करते समय अतिरिक्त स्क्रिप्ट और एमएल सुविधाओं के लिए समर्थन
• अपाचे स्पार्क और ML.NET के लिए .NET के साथ स्केल-आधारित मशीन सीखने के लिए मूल एकीकरण
• .NET में नए एमएल प्रकार, जैसे डेटाफ़्रेम