マイクロソフトは、ソフトウェア開発業界で最も重要なプレーヤーの1つです。 ML.NETへの最新の追加は、システム全体に価値を追加します。 主な目標は、モデル用に独自の人工知能を実装および開発し、アプリケーションを作成するときに最適な設定を取得することです。
一般に、ML.NET機械学習は、回帰、分類、推奨、ランキング、クラスタリング、および異常検出を含む一般的なタスクを使用および作成するように設計されています。 それだけでなく、オープンソースエコシステムの追加サポートにより、インフラストラクチャをディープラーニングに統合するために人気があります。 企業の1社は現在、販売予測、画像分類、ムード分析など、さまざまなシナリオで機能するユースケースとシステム全体の互換性に取り組んでいます。
ML.NET 0.11の更新
0.11へのアップグレードが開発段階で新たな転換を遂げたことは間違いありません。 Microsoftテクノロジーアソシエイトにより全体的な機能が強化され、ドットネットの繁栄に貢献しました。 次のような、ML.NET 0.11が取り組んでいるさまざまな時間枠があります。
ONNXは、TensorFlow、scikit-learn、xgboostなどのさまざまなフレームワークを別の環境（この場合はML.NET）に使用できるように、ネットワークの構造を記述するのに役立つ互換性のあるオープンプラットフォームです。 さらに、概念全体はMicrosoft.ML.ONNXから変換されたMicrosoft.ML.ONNX Converterとして知られていました。 一方、Microsoft.ML.ONNX Transformerという名前がMicrosoft.ML.ONNC Transormに割り当てられています。 これにより、変換とONNX変換の区別が容易になります。
別のディープラーニングシナリオは、機械学習フレームワークと共に、TensorFlowに関係しています。 画像分類モデルは、前の形式のTensorFlowモデルを使用してML.NETでサポートされています。 11.0用のMicrosoftアプリ開発の最新リリースは、モデルシステムに価値を追加します。 これは、モデルのムード分析（テキスト分析とも呼ばれます）でうまく機能します。 依存するのは、インストールが機能するコードだけです。
ML.NET 0.11の最新の変更
バージョン0.11と0.10の設定には多くの違いがあります。
主な変更点は次のとおりです。
1.コミュニティ
ドットネットコミュニティがGoogleで最大のコミュニティの1つであることは間違いありません。 それらはすべて、ソフトウェアを操作するためのいくつかのサンプルを提供します。 ただし、Microsoftはこれらを利用できず、これらのすべてをサポートしていません。 ただし、ML.NETコミュニティによる一般的なサンプルとデモンストレーションをサポートしており、最良のブログとリポジトリを紹介するURLと短い説明を提供しています。 さらに、コミュニティの例はページでうまく機能します。
2.生産計画
ML.NETアプリケーションの主なものは、作業への影響です。 エンジニアは、計画段階でプラットフォームと密接に連携し、その後に共通の平均フローが続きます。 この実装は、アプリケーションを成功させるためにシステムで簡単に実行されます。 さらに、潜在的なアプリケーションとデモアプリケーションは、適切なストリームを機能させるためにホームページとうまく機能します。 これにより、Microsoftチャネルが正確かつ定期的に機能します。
3.機能貢献の計算
マイクロソフトテクノロジーアソシエイトは、FCCの概念に取り組んでおり、モデルが影響力を持つと予測するのに役立ちます。 予測は、一般的な個々のデータ、およびマークの特定の情報を保持して、リストされている機能を識別するのに役立ちます。 これにより、生成されたデータに従って正確な結果を取得するためのモデルの評価が得られます。
初期コンセプトのタイプは、適切なフローを取得するために、属性と機能のFCCワークフローにとって重要です。 また、重要な側面を持つ機能を分析するための履歴データにも役立ちます。 関数の数が増えると、おそらくモデルのパフォーマンスが低下するため、推定値を知ることも重要です。 したがって、それぞれの肯定的側面と否定的側面は、システム全体にとって大きな価値があります。
4. IDataビュー
これは、バージョン.10。に存在した瞬間です。ただし、バージョン0.11には特定の違いがあります。 このコンポーネントは、予測と機械学習を容易にする構成的かつ効率的なテーブル処理を提供します。 さらに、大きなデータセットの形式であっても、次元データをマシンで簡単に処理できます。 これは大きなプラスであり、画像はより正確になります。
単一ノードのこの処理は、所有権に応じてデータセット間で配布できる共通データの配布に役立ちます。 NuGetと個別のビルドも増加し、すべての段階でMicrosoftアプリケーションを開発するのに役立ちます。
おわりに
今がML.NETの最新バージョンを学ぶときです。 すべてのチュートリアル、ドキュメント、およびマニュアルはオンラインで入手できます。 これに加えて、コード例を見つけることができます。 これにより、タスクが簡素化されます。