O ML.NET é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto e multiplataforma (Windows, Linux, macOS) para desenvolvedores .NET. Usando o ML.NET , os desenvolvedores podem aproveitar suas ferramentas e conjuntos de habilidades existentes para desenvolver e inserir IA personalizada em seus aplicativos, criando modelos personalizados de aprendizado de máquina para cenários comuns como Análise de Sentimentos, Recomendação, Classificação de Imagem e muito mais!
Hoje, estamos anunciando o ML.NET 1.0 RC (Release Candidate) (versão 1.0.0-preview ), que é a última versão prévia antes de lançar o ML.NET 1.0 RTM final no ano civil de 2019 Q2.
Em breve, encerraremos o primeiro marco principal de uma grande jornada aberta, que começou em maio de 2018, ao lançar o ML.NET 0.1 como código aberto. Desde então, lançamos mensalmente, 12 lançamentos de pré-visualização até agora, conforme mostrado no roteiro abaixo:
Nesta versão ( ML.NET 1.0 RC), concluímos inicialmente nossas principais alterações na API. Para o próximo sprint, estamos nos concentrando em melhorar a documentação e as amostras e, se necessário, abordar os principais problemas críticos.
O objetivo é evitar que novas alterações ocorram no futuro.
Atualizações no período do ML.NET 1.0 RC
Segregação de estável vs. versão de visualização dos pacotes ML.NET: No título ML.NET 1.0, a maioria das funcionalidades do ML.NET (cerca de 95%) será lançada como estável (versão 1.0).
Você pode revisar a lista de referência dos pacotes e classes 'stable' aqui .
No entanto, existem algumas áreas de recursos que ainda não estarão no estado RTM ao liberar o ML.NET 1.0. Esses recursos ainda mantidos como visualização estão sendo categorizados como pacotes de visualização com a versão 0.12.0-preview .
Os principais pacotes que continuarão no estado de visualização após o lançamento do ML.NET 1.0 são os seguintes ( 0.12 version packages ):
- Componentes do TensorFlow
- Componentes Onnx
- Componentes do TimeSeries
- Componentes das recomendações
Você pode revisar a lista de referência completa dos pacotes e classes de visualização "após a versão 1.0" (0.12.0-preview) aqui .
O IDataView foi movido para o namespace Microsoft.ML com base nos comentários que recebemos.
Correções de suporte ao TensorFlow : O TensorFlow é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto usada para cenários de aprendizado profundo (como visão por computador e processamento de linguagem natural). O ML.NET tem suporte para o uso de modelos TensorFlow, mas no ML.NET versão 0.11, alguns problemas foram corrigidos para a versão 1.0 RC.
Você pode revisar um exemplo de código ML.NET executando um modelo TensorFlow aqui .
Notas de versão do ML.NET 1.0 RC : Você pode conferir notas de versão adicionais do 1.0 RC aqui .
Alterações recentes no candidato a lançamento do ML.NET 1.0
Para sua conveniência, se você estiver movendo seu código do ML.NET v0.11 para v0.12, verifique a lista de alterações mais recentes que afetou nossas amostras.
Planejando ir para a produção?
Se você estiver usando o ML.NET no seu aplicativo e pretendendo entrar em produção, poderá conversar com um engenheiro da equipe do ML.NET para:
- Obtenha ajuda para implementar o ML.NET com êxito em seu aplicativo.
- Forneça comentários sobre o ML.NET .
- Demonstre seu aplicativo e, potencialmente, ele esteja em destaque na página inicial do ML.NET , no .NET Blog ou em 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 antes que ele seja lançado!
Como mencionado, o ML.NET 1.0 está quase aqui! Você pode se preparar antes do lançamento pesquisando os seguintes recursos:
Comece com o ML.NET aqui .
Em seguida, vamos explorar mais alguns outros recursos:
- Tutoriais e recursos no Guia do Microsoft Docs ML.NET
- Exemplos de aplicativos usando o ML.NET no repositório machinelearning -samples GitHub
- Conceitos importantes do ML.NET para entender a nova API são apresentados aqui
- Os guias "Como fazer" que mostram como usar essas APIs para uma variedade de cenários podem ser encontrados aqui
Agradecemos seus comentários arquivando problemas com sugestões ou aprimoramentos no repositório ML.NET GitHub para nos ajudar a moldar o ML.NET e tornar o .NET uma ótima plataforma de escolha para aprendizado de máquina.
Obrigado e feliz codificação com o ML.NET !
A equipe do ML.NET .
Este blog foi criado por Cesar de la Torre, além de contribuições adicionais da equipe do ML.NET
Gerente de programa principal, .NET