ML.NET 0,11 - Pembelajaran Mesin untuk .Net

Microsoft adalah salah satu pemain terpenting dalam industri pengembangan perangkat lunak. Tambahan terbaru untuk ML.NET menambah nilai ke seluruh sistem. Tujuan utama adalah untuk mengimplementasikan dan mengembangkan Kecerdasan Buatan kita sendiri untuk model dan mendapatkan pengaturan yang paling tepat saat membuat aplikasi.

Secara umum, pembelajaran mesin ML.NET dirancang untuk menggunakan dan membuat tugas umum yang mencakup regresi, klasifikasi, rekomendasi, peringkat, pengelompokan, dan deteksi anomali. Tidak hanya itu, tetapi dukungan tambahan untuk ekosistem open source membuatnya populer untuk mengintegrasikan infrastruktur dengan pembelajaran yang mendalam. Salah satu perusahaan saat ini bekerja pada kompatibilitas seluruh sistem dengan kasus penggunaan yang bekerja dengan berbagai skenario, seperti perkiraan penjualan, klasifikasi gambar, analisis suasana hati, dll.

Pembaruan untuk ML.NET 0.11

Tidak ada keraguan bahwa peningkatan ke 0,11 mengambil giliran baru pada tahap pengembangan. Ini akan meningkatkan fungsionalitas secara keseluruhan dengan rekan teknologi Microsoft, yang telah membantu mengembangkan jaringan. Ada berbagai kerangka waktu yang sedang dikerjakan oleh ML.NET 0.11, seperti:

ONNX adalah platform yang kompatibel dan terbuka yang membantu menggambarkan struktur jaringan sehingga Anda dapat menggunakan kerangka kerja yang berbeda seperti TensorFlow, scikit-learn dan xgboost untuk lingkungan lain, yang dalam hal ini adalah ML.NET. Selain itu, seluruh konsep dikenal sebagai Microsoft.ML.ONNX Converter, yang dikonversi dari Microsoft.ML.ONNX. Sedangkan nama Microsoft.ML.ONNX Transformer telah ditetapkan untuk Microsoft.ML.ONNC Transorm. Ini memfasilitasi perbedaan antara transformasi dan konversi ONNX.

Skenario pembelajaran mendalam lainnya, bersama dengan kerangka pembelajaran mesin, menyangkut TensorFlow. Model klasifikasi gambar didukung dalam ML.NET menggunakan model TensorFlow dalam bentuk sebelumnya. Rilis terbaru dalam pengembangan aplikasi Microsoft untuk 11.0 akan menambah nilai pada sistem model. Ini akan bekerja dengan baik dengan analisis mood model, yang juga disebut analisis teks. Semua itu tergantung pada kode instalasi akan bekerja.

ML.NET 0,11 perubahan terbaru

Ada sejumlah perbedaan antara pengaturan di versi 0.11 dan 0.10.

Berikut adalah daftar perubahan besar:

1. Komunitas

Tidak ada keraguan bahwa komunitas dot net adalah salah satu yang terbesar di Google. Semuanya menyediakan beberapa sampel untuk bekerja dengan perangkat lunak. Namun, mereka tidak tersedia untuk Microsoft dan mereka tidak mendukung semua ini. Tetapi mereka mendukung sampel umum dan demonstrasi oleh komunitas ML.NET untuk URL dan deskripsi singkat yang menyediakan blog dan repositori terbaik. Selain itu, contoh komunitas sangat bermanfaat di halaman.

2. Perencanaan produksi

Hal utama dalam aplikasi ML.NET adalah dampaknya pada pekerjaan. Insinyur bekerja erat dengan platform selama fase perencanaan, diikuti oleh aliran rata-rata umum. Implementasi ini mudah dilakukan pada sistem untuk membuat aplikasi berhasil. Selain itu, aplikasi potensial dan demo berfungsi baik dengan beranda untuk mendapatkan aliran yang tepat untuk bekerja. Ini membuat saluran Microsoft bekerja dengan presisi dan rutin.

3. Perhitungan Kontribusi Fitur

Rekan teknologi Microsoft sedang mengerjakan konsep FCC, yang membantu memprediksi model sebagai berpengaruh. Prakiraan membantu menjaga data individu umum dan bahkan informasi spesifik untuk tanda untuk menentukan fungsi yang terdaftar. Ini memberikan penilaian terhadap model untuk mendapatkan hasil yang akurat sesuai dengan data yang dihasilkan.

Jenis konsep awal ini penting untuk alur kerja FCC untuk atribut dan fungsi untuk mendapatkan aliran yang tepat untuk itu. Ini juga membantu dengan data historis untuk menganalisis fitur dengan aspek-aspek penting. Penting juga untuk mengetahui estimasi, karena mungkin ini akan mengurangi kinerja model jika ada lebih banyak fungsi. Karena itu, setiap aspek positif dan negatif sangat berharga bagi keseluruhan sistem.

4. Tampilan IData

Ini adalah momen yang hadir dalam versi .10., Namun, dalam versi 0.11 ada perbedaan tertentu. Komponen ini menawarkan pemrosesan tabel secara komposisi dan efisien yang membuat peramalan dan pembelajaran mesin lebih mudah. Selain itu, data dimensi dapat dengan mudah diproses oleh mesin, bahkan dalam bentuk set data besar. Ini adalah nilai tambah yang besar, dan sekarang gambar akan lebih akurat.

Pemrosesan simpul tunggal ini membantu dalam distribusi data umum yang dapat didistribusikan di antara kumpulan data menurut kepemilikan. NuGet dan build terpisah juga ditingkatkan, yang akan membantu dalam mengembangkan aplikasi Microsoft di setiap tahap.

Kesimpulan

Sekarang saatnya mempelajari versi terbaru dari ML.NET. Semua tutorial, dokumentasi, dan manual tersedia online. Selain itu, Anda dapat menemukan contoh kode. Ini akan menyederhanakan tugas.