ML.NET 1.3.1 发布,.NET 跨平台机器学习框架

ML.NET 1.3.1 已发布。ML.NET 是一个跨平台的机器学习框架,旨在让 .NET
开发者更快上手机器学习,它允许 .NET 开发者开发他们自己的模型,并将自定义
ML 注入到应用程序中。

微软在2018年Build大会中,发表了由微软研究院开发的跨平台机器学习框架ML.NET,现在终于成熟发布了ML.NET
1.0,加入了自动机器学习AutoML、模型建置器(Model Builder
)以及ML.NET命令列工具,共三项功能预览。

新特性

  • 深度神经网络训练
    (PREVIEW)
     (#4057澳门新葡亰游戏网址,)

推出 0.15.1 预览版 Microsoft.ML.DNN 软件包,该软件包使用 Tensorflow .NET
提供的用于张量流的 C# 绑定,在 .NET 中实现完整的 DNN
模型重新训练和传输学习。该软件包的目标是允许高级 DNN
训练和评分任务(scoring
tasks),如图像分类、文本分类、对象检测等,使用简单但功能强大的
API,这些 API 与框架无关,目前它们仅使用 Tensorflow 作为后端。以下 API
处于早期预览阶段,团队希望获得用户的反馈,并在下一次迭代中加入这些反馈。

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  • 数据库加载器 (PREVIEW) (#4035)

引入可以对数据库进行训练的数据库加载器。 此加载程序支持 .NET Framework
或 .NET Core 中 System.Data 支持的任何关系数据库,这意味着可以使用许多
RDBMS,如 SQL Server、Azure SQL 数据库、Oracle、PostgreSQL、MySQL
等。此功能处于早期预览状态,可通过 Microsoft.ML.Experimental nuget
访问。

Sample

public static DatabaseLoader CreateDatabaseLoader(this DataOperationsCatalog catalog,
          params DatabaseLoader.Column[] columns)

新版本还包括一些 bug
修复,详情可查看更新说明。

(文/开源中国)    

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ML.NET
1.0的自动机器学习功能,将能自动决定适用于输入资料的演算法,帮开发者快速建置自定义机器学习模型,微软提到,在建构自定义机器学习模型的时候,开发者必须要为使用案例选择机器学习的类型,决定是分类或回归的任务之后,再将资料转换成适用演算法的格式,通过微调演算法以取得最好的效能,而新手会在这过程遇到非常多的障碍,自动机器学习则能简化这个过程。

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