En Build 2018, Microsoft anunció la vista previa de ML.NET, un marco de aprendizaje de máquina de código abierto multiplataforma. El objetivo de la compañía son los desarrolladores de.NET que tendrán la oportunidad de desarrollar sus propios modelos e infundir ML personalizado en sus aplicaciones sin necesidad de tener experiencia en el desarrollo o ajuste de modelos de aprendizaje de máquinas.
ML.NET permite tareas ML
NET fue desarrollado inicialmente por Microsoft Research y se convirtió en un marco de trabajo masivo en los últimos diez años. Ahora, se está utilizando en muchos grupos de productos de Microsoft, incluyendo Azure, Bing, Windows y más.
Como se muestra en la versión de vista previa, ML.NET permite tareas de ML tales como la clasificación (análisis de sentimientos y categorización de texto) y la regresión (predicción y pronóstico de precios).
Algoritmo de clasificación de sentimientos de Microsoft ML.NET
Además de estas capacidades ML, la primera versión de ML.NET también incluye el primer borrador de APIs.NET para modelos de formación, utilizando modelos de predicción y los componentes centrales del marco de trabajo, incluyendo transformaciones, algoritmos y estructuras de datos ML centrales.
ML.NET también se puede ampliar para añadir bibliotecas ML populares como TensorFlow, Accord.NET y CNTK. Microsoft declaró en su anuncio oficial que la compañía está » comprometida a llevar la experiencia completa de las capacidades internas de ML.NET a ML.NET en código abierto. En resumen, ML.NET es nuestro compromiso de hacer que ML sea grande en.NET …»
ML.NET permitirá más escenarios con el tiempo
ML.NET permitirá otras situaciones en el futuro como la detección de anomalías, sistemas de recomendación y enfoques como el aprendizaje profundo, aprovechando las bibliotecas populares de aprendizaje profundo como TensorFlow, Caffe2 y CNTK, y también las bibliotecas de aprendizaje automático general como Accord.NET.
ML.NET también apoyará y mejorará la experiencia que Azure Machine Learning and Cognitive Services proporciona al permitir un enfoque de código primero, apoyando el despliegue de aplicaciones locales y la posibilidad de construir modelos personales.
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