Lançamento do ML.NET 1.0 RC. Novidades

O ML.NET é um ambiente de aprendizado de máquina multiplataforma e de código aberto (Windows, Linux, macOS) para desenvolvedores .NET. Trabalhando com o ML.NET, os desenvolvedores podem usar as ferramentas e habilidades existentes para desenvolver e implementar a IA em seus aplicativos, criando modelos personalizados de aprendizado de máquina para cenários comuns, como análise de sentimentos, recomendações, classificação de imagens e muito mais!

Hoje anunciamos o lançamento do ML.NET 1.0 RC (Release Candidate) (versão 1.0.0-preview ), que é a última versão prévia antes do lançamento da versão final do ML.NET 1.0 RTM no segundo trimestre de 2019.

Em breve, concluiremos o primeiro marco de um desenvolvimento interessante que começou em maio de 2018, quando lançamos o ML.NET 0.1 de código aberto. Desde então, lançamos 12 versões de pré-visualização (uma por mês), conforme mostrado no roteiro abaixo:



A primeira coisa que fizemos nesta versão (ML.NET 1.0 RC) foi finalmente concluir as edições básicas da API. No próximo sprint, focaremos em melhorar a documentação e os exemplos, além de abordar os principais problemas críticos, se necessário.

O objetivo é evitar novas mudanças críticas à medida que avança.

Atualização do cronograma do ML.NET 1.0 RC

• A separação das versões Stable e Preview do ML.NET: ML.NET 1.0 e a parte principal da funcionalidade do ML.NET (cerca de 95%) será lançada como um conjunto estável do Stable (versão 1.0).
  
  Você pode encontrar uma lista de links para compilações estáveis ​​aqui .
  
  No entanto, existem vários conjuntos de recursos que ainda não estarão no estado RTM com o lançamento do ML.NET 1.0. Esses são recursos que ainda mantêm o status de visualização. Eles serão lançados na versão 0.12.0 .
  
  A seguir, os principais recursos que continuarão a funcionar no modo de visualização após o lançamento do ML.NET 1.0 ( pacotes da versão 0.12 ):
  
  
  1. Componentes do TensorFlow
  2. Componentes Onnx
  3. Componentes do TimeSeries
  4. Componentes de recomendação
  
  Você pode ver a lista completa de links para os assemblies de visualização "após 1.0" (0.12.0-preview) aqui .
  
• O IDataView foi movido para o namespace Microsoft.ML: Uma das alterações nesta versão é que, com base em nossos comentários, movemos o IDataView de volta para o namespace Microsoft.ML.
• Aprimoramentos do suporte ao TensorFlow: O TensorFlow é um sistema de aprendizado de máquina de código aberto usado para cenários de aprendizado profundo (como visão por computador e processamento de linguagem natural). O ML.NET suporta o uso de modelos TensorFlow, mas houve vários problemas com o ML.NET versão 0.11 que foram corrigidos na versão 1.0 do RC.
  Você pode visualizar o código ML.NET de amostra usando o modelo TensorFlow aqui .
• Notas de versão do ML.NET 1.0 RC: Você pode ler as notas de versão adicionais do 1.0 RC aqui .

Alterações críticas no candidato a lançamento do ML.NET 1.0

Para sua conveniência, se você mover o código do ML.NET v0.11 para v0.12, poderá ver uma lista de alterações críticas .

Você está planejando entrar em produção?

Se você usa o ML.NET em seu aplicativo e deseja mudar para produção, pode conversar com o engenheiro da equipe do ML.NET para:

• Obtenha ajuda para implementar com sucesso o ML.NET no seu aplicativo.
• Deixe comentários sobre o ML.NET.
• Demonstre seu aplicativo e, possivelmente, publique-o em sua página inicial do ML.NET, blog .NET ou outro canal da Microsoft.

Preencha este formulário e deixe suas informações de contato no final se desejar que alguém da equipe do ML.NET entre em contato com você.

Prepare-se para o ML.NET 1.0

Como já mencionado, o ML.NET 1.0 está quase pronto! Você pode se preparar para a liberação examinando os seguintes recursos:

Comece a aprender o ML.NET aqui .

Além disso, estude profundamente alguns outros recursos:

• Tutoriais e recursos no Guia do Microsoft Docs ML.NET
• Exemplos de aplicativos usando o ML.NET no repositório machinelearning -samples no GitHub
• Os conceitos do ML.NET que são importantes para a compreensão da nova API são apresentados aqui.
• Os guias de como mostrar como usar essas APIs para diferentes cenários podem ser encontrados aqui.

Você pode deixar comentários com perguntas, sugestões ou melhorias no repositório ML.NET no GitHub . Isso nos ajudará muito a melhorar o ML.NET e tornar o .NET uma ótima plataforma para aprendizado de máquina.

Obrigado e feliz codificação com o ML.NET!

Equipe do ML.NET.