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このシステムは、特定のケースごと、特定のデータモデルごとに個別の学習アルゴリズムを作成するという点でユニークであるため、開発者は、特定のアプリケーションに適さない可能性のある広く利用可能な標準アルゴリズムを使用してプログラムを作成する必要はありません。 学習アルゴリズムは一意のデータセット用にコンパイルされているため、このセットを作成した人は、システムが何らかの方法で機能する理由を理解できます。
Infer.NETシステムは、Halo 5のプレーヤーのペアをピックアップするのに役立ちました
Infer.NETシステムは、小児の喘息の研究と予測に使用され、「潜在的に重要な臨床結果」につながりました。 また、Halo 5でプレイヤーのペアをピックアップし、好きな映画ファンに映画を提供しました。 Infer.NETは、OfficeやAzureなどのMicrosoftサービスでも使用されます。
Infer.NETコードのパブリックドメインでの公開は、長く野心的なプロジェクトの頂点でした」と、Microsoft Researchのケンブリッジ部門の主任開発エンジニアであるYordan Zaikov氏は述べています。 -Microsoft Researchのグループがこのシステムの開発を2004年に引き受けました。 それ以来、スケーラブルで解釈可能な機械学習ソリューションについて多くのことを学びました。
当初、Infer.NETは研究ツールとして構想されていましたが、2008年に学術利用に利用できるようにしました。 その結果、情報の取得から医療まで、さまざまな分野での当社のシステムの適用を記述した何百もの出版物ができました。 2012年、Infer.NETは、疫学、病気、喘息、森林破壊の遺伝的原因の分野での研究支援で人類特許賞を受賞しました。
MicrosoftのInfer.NET開発者
Infer.NET開発チームは、システムのさらなる開発と拡張のために、オープンソースソフトウェアコミュニティからの新しいアイデアを待ち望んでいます。
Infer.NETは、消費者が使用するシステムに役立つ新しいデータがいつ到着するかを学習し、スケーリングできます。Microsoftの研究者は、その助けを借りて、何十億ものWebページの情報を調査しました。
Infer.NETの詳細については、Microsoftが発行したオンラインブックを読み、レッスンと例が記載されたWebページにアクセスし 、 システム自体をダウンロードしてください。