En Build 2018, Microsoft anunció la vista previa de ML.NET, un marco de aprendizaje automático de código abierto multiplataforma. El objetivo de la empresa son los desarrolladores.NET que tendrán la oportunidad de desarrollar sus propios modelos e infundir ML personalizados en sus aplicaciones sin necesidad de tener experiencia en el desarrollo o ajuste de modelos de aprendizaje automático.

ML.NET habilita tareas de ML

NET fue desarrollado inicialmente por Microsoft Research y evolucionó a un marco masivo en los últimos diez años. Ahora, se está utilizando en muchos grupos de productos en Microsoft, incluidos Azure, Bing, Windows y más.

Como se muestra en la versión preliminar, ML.NET habilita tareas de ML como la clasificación (análisis de sentimientos y categorización de texto) y la regresión (predicción y pronóstico de precios).

Algoritmo de clasificación de sentimientos de Microsoft ML.NET

Además de estas capacidades de ML, la primera versión de ML.NET también incluye el primer borrador de API de.NET para modelos de entrenamiento, utilizando modelos para la predicción y los componentes centrales del marco, incluidas transformaciones, algoritmos y estructuras de datos centrales de ML.

ML.NET también se puede ampliar para agregar Bibliotecas ML populares como TensorFlow, Accord.NET y CNTK. Microsoft declaró en su anuncio oficial que la compañía está " comprometida a brindar la experiencia completa de las capacidades internas de ML.NET a ML.NET en código abierto. En resumen, ML.NET es nuestro compromiso para hacer que ML sea excelente en.NET ”.

ML.NET habilitará más escenarios con el tiempo

ML.NET permitirá otras situaciones en el futuro, como la detección de anomalías, los sistemas de recomendación y los enfoques como el aprendizaje profundo al aprovechar las bibliotecas populares de aprendizaje profundo como TensorFlow, Caffe2 y CNTK, y también las bibliotecas generales de aprendizaje automático como Accord.NET.

ML.NET también admitirá y mejorará la experiencia que proporciona Azure Machine Learning y Cognitive Services al permitir un enfoque basado en el código, respaldar la implementación local de la aplicación y la posibilidad de crear modelos personales.

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