No Build 2018, a Microsoft anunciou a visualização do ML.NET, uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto e plataforma cruzada. O objetivo da empresa são desenvolvedores de.NET que terão a chance de desenvolver seus próprios modelos e inserir ML personalizado em seus aplicativos sem precisar ter experiência no desenvolvimento ou ajuste de modelos de aprendizado de máquina.

O ML.NET permite tarefas de ML

O NET foi desenvolvido inicialmente pela Microsoft Research e evoluiu para uma estrutura massiva nos últimos dez anos. Agora, ele está sendo usado em vários grupos de produtos da Microsoft, incluindo Azure, Bing, Windows e muito mais.

Conforme mostrado na versão prévia, o ML.NET permite tarefas de ML, como classificação (análise de sentimentos e categorização de texto) e regressão (previsão e previsão de preços).

Algoritmo de classificação de sentimentos do Microsoft ML.NET

Além desses recursos de ML, a primeira versão do ML.NET também inclui o primeiro rascunho das APIs.NET para modelos de treinamento, usando modelos de previsão e os principais componentes da estrutura, incluindo transformações, algoritmos e estruturas de dados principais de ML.

O ML.NET também pode ser estendido para adicionar bibliotecas populares do ML, como TensorFlow, Accord.NET e CNTK. A Microsoft declarou em seu anúncio oficial que a empresa está “ comprometida em levar a experiência completa dos recursos internos do ML.NET para o ML.NET em código aberto. Resumindo, o ML.NET é o nosso compromisso de tornar o ML ótimo em.NET. ”

O ML.NET permitirá mais cenários ao longo do tempo

O ML.NET permitirá outras situações no futuro, como detecção de anomalias, sistemas de recomendação e abordagens como aprendizado profundo, aproveitando bibliotecas populares de aprendizado profundo, como TensorFlow, Caffe2 e CNTK, e também bibliotecas gerais de aprendizado de máquina, como o Accord.NET.

O ML.NET também oferecerá suporte e aprimorará a experiência que os Serviços Cognitivos e de Aprendizado de Máquina do Azure oferecem, permitindo uma abordagem de primeiro código, dando suporte à implantação local do aplicativo e à possibilidade de criar modelos pessoais.

Entre para a Microsoft no GitHub para oferecer suporte à modelagem do futuro do ML no.NET.