Lors de la construction 2018, Microsoft a annoncé la présentation de ML.NET, un framework d’apprentissage de la machine multi-plateforme et open source. Les développeurs.NET sont la cible de la société. Ils auront la possibilité de développer leurs propres modèles et d'insuffler une ML personnalisée à leurs applications sans avoir besoin d'une expertise pour développer ou ajuster des modèles d'apprentissage automatique.

ML.NET active les tâches ML

NET a été initialement développé par Microsoft Research et a évolué vers un framework massif au cours des dix dernières années. Désormais, il est utilisé dans de nombreux groupes de produits Microsoft, notamment Azure, Bing, Windows, etc.

Comme indiqué dans la version de prévisualisation, ML.NET permet d'effectuer des tâches ML telles que la classification (analyse des sentiments et la catégorisation du texte) et la régression (prévision du prix et prévisions).

Algorithme de classification des sentiments Microsoft ML.NET

Outre ces fonctionnalités ML, la première version de ML.NET regroupe également la première version des API.NET pour les modèles de formation, à l'aide de modèles de prédiction et des composants principaux du cadre, notamment les transformations, les algorithmes et les structures de données ML principales.

ML.NET peut également être étendu pour ajouter des bibliothèques ML populaires telles que TensorFlow, Accord.NET et CNTK. Dans son communiqué officiel, Microsoft a déclaré que son entreprise " s'engage à apporter toute l'expérience des fonctionnalités internes de ML.NET à ML.NET en mode open source. Pour résumer, ML.NET est notre engagement à faire de ML un excellent logiciel.NET. ”

ML.NET permettra plus de scénarios au fil du temps

ML.NET autorisera d’autres situations à l’avenir, telles que la détection d’anomalies, les systèmes de recommandation et l’apprentissage en profondeur, en exploitant les bibliothèques d’apprentissage en profondeur populaires telles que TensorFlow, Caffe2 et CNTK, ainsi que des bibliothèques d’apprentissage automatique générales telles que Accord.NET.

ML.NET prendra également en charge et améliorera l'expérience fournie par Azure Machine Learning et Cognitive Services en autorisant une approche code-first, en prenant en charge le déploiement au niveau de l'application et en offrant la possibilité de créer des modèles personnels.

Rejoignez Microsoft sur GitHub pour prendre en charge l’avenir de ML dans.NET.