ML.NET 1.1がリリースされました。ML.NET機械学習フレームワークは、.NET開発者は迅速.NET開発者が独自のモデルを開発することを可能にし、カスタムMLは、アプリケーションの中に注入携帯電話のブラウザ上で学ぶことができるように設計された、クロスプラットフォームです。
1.1アップデートのハイライトは、更新ML.NET、およびVisual Studioのために含める モデルビルダーの 更新を。
ML.NETの更新
（インメモリ）メモリのサポートが追加されましたIDataviewで「イメージタイプ」
ML.NETの古いバージョンでは、各時間モデルの画像を用いて（例えば、TensorFlow又はONNXスコアリングモデルの画像を使用して）、我々は、指定されたファイルパスフォルダのドライブからイメージをロードする必要があります。しかしML.NET 1.1は現在、画像メモリにロードされると、それらを直接処理することができます。
新しい異常検出アルゴリズム（プレビュー相）
時系列NuGetパッケージ（で時系列NuGetパッケージ）という名前の追加した SrCnnAnomalyDetection 新しい異常検出アルゴリズム（異常検出アルゴリズム）。このアルゴリズムは、に基づいて超解像畳み込み深ネットワーク（超解像ディープ畳み込みネットワーク。）、利点の一つは、それがあることである任意の事前研修を必要としません。
より多くを学ぶために、これは参照サンプルコードの異常検出を行って。
新しい時系列予測コンポーネント（プレビュー相）
時系列NuGetパッケージに追加この新機能は、私たちはに基づいて達成することを可能にするSingular Spectrum Analysis(SSA) 時系列予測モデル。
これは、中ML.NETで命名されましたAdaptiveSingularSpectrumSequenceModeler。データがある場合、このタイプのいくつかの周期成分は、時系列予測、原因イベントのために有用であり、それらは時間（又は非発生）のある時点で発生すること。例えば異なる海の、販売（ホリデーシーズン、販売週末のスケジュール、等）、またはデータの任意の他のタイプの重要な時間成分の影響を予測します。
関連するサンプルコードを表示するにはここをクリックしてください。
モデルビルダーの更新
このバージョンのモデルビルダーは新しいプログラムのサポートを追加し、ユーザーから報告された問題の多くを解決します。
新しい分類テンプレート号の導入
このプログラムは、サポートの多くの種類を分類するために、テーブルにデータを追加することができます。分類マルチクラス（マルチクラス）を使用したテンプレートは、三つ以上のカテゴリにデータを分類するために使用することができます。たとえば、あなたがこのテンプレート予測GitHubの問題、利用者から提出された作業指示だけでなく、さまざまなカテゴリとより多くのシーンに分類し、電子メールを使用することができます。
改善された評価ステップ
評価の手順は、（ステップの評価）正しく探査のトップモデルに関する詳細情報が表示されます。これは、ほとんどのユーザーが修復を報告不正な要求です。
改善されたコード生成ステップ
プロジェクト名を参照することにより、生成されたコード命令の使いやすさを改善するため。