Мы рады сообщить о выходе обновлений Model Builder и ML.NET. ML.NET — это кроссплатформенная среда машинного обучения с открытым исходным кодом (Windows, Linux, macOS) для разработчиков .NET.
ML.NET предлагает Model Builder (простой инструмент пользовательского интерфейса) и интерфейс командной строки, созданные для того, чтобы упростить создание пользовательских моделей ML с использованием AutoML.
Используя ML.NET, разработчики могут задействовать свои существующие инструменты и наборы навыков для разработки и внедрения ИИ в приложения, создавая пользовательские модели машинного обучения для распространенных сценариев, таких как анализ тональности текста, рекомендации, классификация изображений и многое другое!
Далее главные новинки:
В этом выпуске Model Builder добавлена поддержка нового сценария и устранены многие проблемы, о которых сообщили пользователи.
Разработка возможностей: В предыдущих версиях Model Builder после выбора набора данных из файла или с SQL Server у вас была возможность тольтко выбрать столбец для прогнозирования (Label). Любые другие столбцы в наборе данных были автоматически использованы для прогнозирования (Features). Любые столбцы, которые вы не хотели включать, приходилось изменять в самом наборе данных вне Model Builder, а затем загружать измененный набор данных.
В предыдущих версиях Model Builder было много шагов, которые вы должны были предпринять после генерации кода и модели Model Builder, чтобы использовать обученную модель в своем приложении, включая добавление ссылки на созданный проект библиотеки, установление для свойства «Copy to Output» значение «Copy If Newer» и добавление пакета Microsoft.ML NuGet в свое приложение.
Все это было упрощено и автоматизировано, поэтому теперь все, что вам нужно сделать, это скопировать + вставить код из Next Steps в Model Builder, а затем вы можете запустить свое приложение.
Это краткое описание фич и улучшений, добавленных в ML.NET за последние несколько месяцев.
Мы усердно работали над тем, чтобы добавить больше документации и учебных пособий, руководств и многого другого для Model Builder, CLI и ML.NET Framework. Мы также упростили оглавление для документов ML.NET, чтобы вы могли легко находить нужные данные.
Чтобы помочь пользователям освоить основы машинного обучения и ML.NET, мы создали набор обучающих видео. Можете посмотреть их здесь.
Мы добавили много сценариев для различных случаев использования с машинным обучением. Вы можете изучить и настроить эти образцы для вашего сценария. Вы можете найти больше образцов в репозитории ML.NET Samples на GitHub.
ML.NET предлагает Model Builder (простой инструмент пользовательского интерфейса) и интерфейс командной строки, созданные для того, чтобы упростить создание пользовательских моделей ML с использованием AutoML.
Используя ML.NET, разработчики могут задействовать свои существующие инструменты и наборы навыков для разработки и внедрения ИИ в приложения, создавая пользовательские модели машинного обучения для распространенных сценариев, таких как анализ тональности текста, рекомендации, классификация изображений и многое другое!
Далее главные новинки:
Обновления Model Builder
В этом выпуске Model Builder добавлена поддержка нового сценария и устранены многие проблемы, о которых сообщили пользователи.
Разработка возможностей: В предыдущих версиях Model Builder после выбора набора данных из файла или с SQL Server у вас была возможность тольтко выбрать столбец для прогнозирования (Label). Любые другие столбцы в наборе данных были автоматически использованы для прогнозирования (Features). Любые столбцы, которые вы не хотели включать, приходилось изменять в самом наборе данных вне Model Builder, а затем загружать измененный набор данных.
В предыдущих версиях Model Builder было много шагов, которые вы должны были предпринять после генерации кода и модели Model Builder, чтобы использовать обученную модель в своем приложении, включая добавление ссылки на созданный проект библиотеки, установление для свойства «Copy to Output» значение «Copy If Newer» и добавление пакета Microsoft.ML NuGet в свое приложение.
Все это было упрощено и автоматизировано, поэтому теперь все, что вам нужно сделать, это скопировать + вставить код из Next Steps в Model Builder, а затем вы можете запустить свое приложение.
Обновления ML.NET
Это краткое описание фич и улучшений, добавленных в ML.NET за последние несколько месяцев.
- Поддержка .NET Core 3
- Поддержка новых сценариев, таких как прогнозирование продаж, обнаружение аномалий
- Превью: собственный загрузчик баз данных, который позволяет проводить обучение непосредственно по реляционным базам данных
- Превью: Создание пользовательских моделей глубокого обучения для классификации изображений с помощью TensorFlow.
Обновление документации
Мы усердно работали над тем, чтобы добавить больше документации и учебных пособий, руководств и многого другого для Model Builder, CLI и ML.NET Framework. Мы также упростили оглавление для документов ML.NET, чтобы вы могли легко находить нужные данные.
Новые модули обучения для ML.NET
Чтобы помочь пользователям освоить основы машинного обучения и ML.NET, мы создали набор обучающих видео. Можете посмотреть их здесь.
Широкий выбор примеров для изучения
Мы добавили много сценариев для различных случаев использования с машинным обучением. Вы можете изучить и настроить эти образцы для вашего сценария. Вы можете найти больше образцов в репозитории ML.NET Samples на GitHub.
Попробуйте ML.NET и Model Builder сегодня!
- Начните работу с ML.NET здесь.
- Начните работу с Model Builder здесь.
- Гайды и другие ресурсы в документации ML.NET
- Примеры приложений с использованием ML.NET в репозитории ML.NET Samples GitHub
