हम मॉडल बिल्डर के अपडेट की घोषणा करने और ML.NET में सुधार करने के लिए उत्साहित हैं। आप " ML.NET में नया क्या है?" में और जान सकते हैं। .NET कॉन्फ़्रेंस में सत्र।

ML.NET .NET डेवलपर्स के लिए एक ओपन-सोर्स और क्रॉस-प्लेटफॉर्म मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क (विंडोज, लिनक्स, मैकओएस) है।

ML.NET , AutoML का उपयोग करके कस्टम ML मॉडल बनाने में सुपर आसान बनाने के लिए मॉडल बिल्डर (एक साधारण UI टूल) और CLI प्रदान करता है।

ML.NET का उपयोग करते हुए , डेवलपर्स अपने मौजूदा टूल और स्किल्स का लाभ उठा सकते हैं और कस्टम एआई लर्निंग मॉडल, जैसे सेंटिमेंट एनालिसिस, सिफारिश, इमेज क्लासिफिकेशन और बहुत कुछ के लिए कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल बनाकर विकसित कर सकते हैं।



यह लेख हमारे ब्लॉग में ।

निम्नलिखित मुख्य आकर्षण हैं:

मॉडल बिल्डर अपडेट

मॉडल बिल्डर की यह रिलीज एक नए परिदृश्य के लिए समर्थन जोड़ती है और कई ग्राहक रिपोर्ट किए गए मुद्दों को संबोधित करती है।



फ़ीचर इंजीनियरिंग: मॉडल बिल्डर के पिछले संस्करणों में, अपने डेटासेट का चयन करने के बाद, एक फ़ाइल से या SQL सर्वर से, आपके पास केवल विकल्प (लेबल) की भविष्यवाणी करने के लिए कॉलम चुनने का विकल्प था। डेटासेट में कोई अन्य कॉलम स्वचालित रूप से भविष्यवाणी (सुविधाएँ) बनाने के लिए उपयोग किया गया था। कोई भी कॉलम जिसे आप शामिल नहीं करना चाहते थे, आपको मॉडल बिल्डर के बाहर अपने डेटासेट में हेरफेर करना था और फिर संशोधित डेटासेट अपलोड करना था।



मॉडल की खपत आसान हुई!: मॉडल बिल्डर के पिछले संस्करणों में, आपके ऐप में प्रशिक्षित मॉडल का उपभोग करने के लिए मॉडल बिल्डर के कोड और मॉडल पीढ़ी के बाद कई कदम उठाने थे, जो कि उत्पन्न पुस्तकालय परियोजना के संदर्भ में शामिल हैं, "प्रतिलिपि यदि नया है," आउटपुट आउटपुट के लिए मॉडल कॉपी को सेट करें और अपने ऐप में Microsoft.ML NuGet पैकेज जोड़ें।

यह सब सरल और स्वचालित हो गया है, इसलिए अब आपको बस इतना करना है कि मॉडल बिल्डर में नेक्स्ट स्टेप्स से कोड पेस्ट करें, और फिर आप अपना ऐप चला सकते हैं और भविष्यवाणियां करना शुरू कर सकते हैं!

पता ग्राहक प्रतिक्रिया: यह रिलीज भी कई ग्राहकों को स्थापना त्रुटियों, प्रयोज्य प्रतिक्रिया और स्थिरता में सुधार और अधिक के बारे में रिपोर्ट किए गए मुद्दों को संबोधित करती है। यहाँ और जानें।

ML.NET अपडेट

यह पिछले कुछ महीनों में ML.NET में जोड़े गए सुविधाओं और संवर्द्धन का एक संक्षिप्त सारांश है।

• .NET कोर 3 के लिए समर्थन
• नए पूर्वानुमान जैसे बिक्री पूर्वानुमान, विसंगति का पता लगाने के लिए समर्थन
• पूर्वावलोकन: मूल डेटाबेस लोडर जो सीधे रिलेशनल डेटाबेस के खिलाफ प्रशिक्षण सक्षम बनाता है
• पूर्वावलोकन: TensorFlow का उपयोग करके छवि वर्गीकरण के लिए कस्टम डीप लर्निंग मॉडल बनाएं।

प्रलेखन अद्यतन

हम ट्यूटोरियल, हाउ-टू गाइड और मॉडल बिल्डर, सीएलआई, और एमएल.नेट फ्रेमवर्क के लिए और अधिक प्रलेखन जोड़ने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं। हमने ML.NET डॉक्स के लिए सामग्री की तालिका को भी सरल बनाया है ताकि आप आसानी से सामग्री की खोज कर सकें।

ML.NET के लिए नई सीख श्रृंखला

मशीन लर्निंग और ML.NET की मूल बातें के साथ उपयोगकर्ताओं को आरंभ करने में मदद करने के लिए, हमने सीखने के वीडियो का एक सेट बनाया है। कृपया यहां श्रृंखला देखें।

से जानने के लिए नमूनों की व्यापक रेंज

हमने मशीन लर्निंग के साथ कई प्रकार के उपयोग मामलों के लिए कई परिदृश्य जोड़े हैं। आप अपने परिदृश्य के लिए इन नमूनों को सीख और अनुकूलित कर सकते हैं। ML.NET नमूने GitHub रेपो पर अधिक नमूने प्राप्त करें।

ML.NET और मॉडल बिल्डर आज की कोशिश करो!

• ML.NET के साथ यहाँ आरंभ करें ।
  
• यहां मॉडल बिल्डर से शुरुआत करें ।
  
• ML.NET डॉक्स पर ट्यूटोरियल और संसाधन
  
• ML.NET का उपयोग कर नमूना एप्लिकेशन ML.NET नमूने GitHub रेपो में
  

हम आपके लिए ये अपडेट जारी करने के लिए उत्साहित हैं, और हम यह देखने के लिए उत्सुक हैं कि आप ML.NET के साथ क्या बनाएंगे। यदि आपके पास कोई प्रश्न या प्रतिक्रिया है, तो आप उन्हें यहां ML.NET और मॉडल बिल्डर से पूछ सकते हैं।

धन्यवाद और ML.NET के साथ खुश कोडिंग!

ML.NET टीम।