微软释ML.NET 1.0轻松自动机器学习适用于输入数据算法

微软在2018年Build大会中,发表了由微软研究院开发的跨平台机器学习框架ML.NET,现在终于成熟释出了ML.NET 1.0,加入了自动机器学习AutoML、模型建置器(Model Builder)以及ML.NET命令行工具,共三项功能预览。ML.NET 1.0的自动机器学习功能,将能自动决定适用于输入数据的算法,帮开发者快速建置自定义机器学习模型,微软提到,在建构自定义机器学习模型的时候,开发者必须要为使用案例选择机器学习的类型,决定是分类或回归的任务之后,再将数据转换成适用算法的格式,透过微调算法以取得最好的效能,而新手会在这过程遇到非常多的障碍,自动机器学习则能简化这个过程。
微软释ML.NET 1.0轻松自动机器学习适用于输入数据算法
自动机器学习支持价格预测等回归类任务,也支持情感分析、垃圾邮件侦测等分类任务,开发者可以使用模型建置器、ML.NET命令行工具或是AutoMLAPI执行自动机器学习,微软建议,可以在Visual Studio中开始进行自动机器学习,此外,在需要动态建构模型的使用案例,AutoML也很有帮助。而模型建置器则是一个用户界面工具,让开发人员可以使用AutoML为输入的资料建构最佳的机器学习模型,并产生模型训练与部署的程序代码,让开发者可以快速的为应用程序,加入机器学习功能。另外,ML.NET 1.0还提供命令行工具(下图),功能与模型建置器相似,只是模型建置器提供的是图形接口,而开发者则可以使用命令行工具,以指令走访数据集产生最佳模型,或是产生训练与应用模型的程序代码。ML.NET命令行工具支持跨平台,为.NET命令行工具的扩充套件。内文来源:bet8导航 http://bushnet.net/
微软释ML.NET 1.0轻松自动机器学习适用于输入数据算法
接下来,微软还会为AutoML增加更多支持的使用情境,还要原生整合Apache Spark,并支持更多的数据源,像是QL Server、CosmosDB以及Azure Blob储存等。
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