A Microsoft é um dos participantes mais importantes da indústria de desenvolvimento de software. A mais recente adição ao ML.NET agrega valor a todo o sistema. O objetivo principal é implementar e desenvolver nossa própria inteligência artificial para o modelo e obter a configuração mais apropriada ao criar aplicativos.
Em geral, o aprendizado de máquina do ML.NET foi projetado para usar e criar tarefas comuns que incluem regressão, classificação, recomendações, classificação, clustering e detecção de anomalias. Não apenas isso, mas o suporte adicional ao ecossistema de código aberto o torna popular para integrar a infraestrutura ao aprendizado profundo. Atualmente, uma das empresas está trabalhando na compatibilidade de todo o sistema com casos de uso que funcionam com vários cenários, como previsão de vendas, classificação de imagens, análise de humor etc.
Atualizações para o ML.NET 0.11Não há dúvida de que a atualização para 0,11 deu uma nova virada no estágio de desenvolvimento. Ele aprimorará a funcionalidade geral com o associado de tecnologia da Microsoft, que ajudou a pontuar o crescimento da rede. Existem vários prazos nos quais o ML.NET 0.11 está trabalhando, como:
O ONNX é uma plataforma compatível e aberta que ajuda a descrever a estrutura da rede para que você possa usar estruturas diferentes, como TensorFlow, scikit-learn e xgboost para outro ambiente, que é o ML.NET. Além disso, todo o conceito era conhecido como Microsoft.ML.ONNX Converter, que foi convertido a partir do Microsoft.ML.ONNX. Considerando que o nome Microsoft.ML.ONNX Transformer foi atribuído ao Microsoft.ML.ONNC Transorm. Isso facilita a distinção entre transformação e conversão ONNX.
Outro cenário de aprendizado profundo, junto com uma estrutura de aprendizado de máquina, diz respeito ao TensorFlow. O modelo de classificação de imagem é suportado no ML.NET usando o modelo TensorFlow no formulário anterior. A versão mais recente do desenvolvimento de aplicativos da Microsoft para 11.0 agregará valor ao sistema de modelos. Isso funcionará bem com a análise de humor do modelo, que também é chamada de análise de texto. Tudo depende do código em que a instalação funcionará.
Alterações mais recentes do ML.NET 0.11Há várias diferenças entre as configurações na versão 0.11 e 0.10.
Aqui está uma lista das principais mudanças:
1. ComunidadeNão há dúvida de que a comunidade dot net é uma das maiores do Google. Todos eles fornecem vários exemplos para trabalhar com software. No entanto, eles não estão disponíveis para a Microsoft e não oferecem suporte a tudo isso. Mas eles suportam exemplos e demonstrações comuns da comunidade ML.NET para URLs e descrições curtas que mostram os melhores blogs e repositórios. Além disso, exemplos da comunidade funcionam muito bem na página.
2. Planejamento de produçãoA principal coisa no aplicativo ML.NET é o seu impacto no trabalho. Os engenheiros trabalham em estreita colaboração com a plataforma durante a fase de planejamento, seguida por um fluxo médio comum. Essa implementação é facilmente executada no sistema para tornar o aplicativo bem-sucedido. Além disso, aplicativos em potencial e de demonstração funcionam bem com a página inicial para que o fluxo certo funcione. Isso faz com que o canal da Microsoft trabalhe com precisão e rotina.
3. Cálculo de contribuição de recursosO associado de tecnologia da Microsoft está trabalhando no conceito da FCC, que ajuda a prever o modelo como influente. A previsão ajuda a manter dados individuais gerais e até informações específicas para a marca, a fim de identificar as funções listadas. Isso fornece uma avaliação do modelo para obter um resultado preciso de acordo com os dados gerados.
O tipo de conceito inicial é importante para o fluxo de trabalho da FCC para atributos e funções, a fim de obter o fluxo adequado para ele. Também ajuda com dados históricos a analisar recursos com aspectos importantes. Também é importante conhecer a estimativa, porque talvez isso reduza o desempenho do modelo no caso de mais funções. Portanto, cada aspecto positivo e negativo é de grande valor para todo o sistema.
4. Visualização IDataEste é o momento que estava presente na versão .10. No entanto, na versão 0.11, existem algumas diferenças. Esse componente oferece processamento de tabela composicional e eficiente que facilita a previsão e o aprendizado de máquina. Além disso, os dados dimensionais podem ser facilmente processados pela máquina, mesmo na forma de grandes conjuntos de dados. Esta é uma grande vantagem, e agora a imagem será mais precisa.
Esse processamento de um único nó ajuda na distribuição de dados comuns que podem ser distribuídos entre os conjuntos de dados de acordo com a propriedade. O NuGet e uma compilação separada também aumentam, o que ajudará no desenvolvimento de aplicativos da Microsoft em todas as etapas.
Conclusão Agora é a hora de aprender a versão mais recente do ML.NET. Todos os tutoriais, documentação e manuais estão disponíveis online. Além disso, você pode encontrar exemplos de código. Isso simplificará a tarefa.