Build 2018で、Microsoftは、クロスプラットフォームのオープンソースの機械学習フレームワークであるML.NETのプレビューを発表しました。 同社のターゲットは、機械学習モデルの開発または調整の専門知識を必要とせずに、独自のモデルを開発し、カスタムMLをアプリに注入する機会を得る.NET開発者です。

ML.NETはMLタスクを有効にします

NETは最初にMicrosoft Researchによって開発され、過去10年間で大規模なフレームワークに進化しました。 現在、Azure、Bing、Windowsなど、Microsoftの多くの製品グループで使用されています。

プレビューリリースに示されているように、ML.NETは、分類（感情分析およびテキスト分類）および回帰（価格予測および予測）などのMLタスクを有効にします。

Microsoft ML.NETセンチメント分類アルゴリズム

これらのML機能に加えて、ML.NETの最初のリリースでは、予測用のモデルと、変換、アルゴリズム、コアMLデータ構造を含むフレームワークのコアコンポーネントを使用して、トレーニングモデル用の.NET APIの最初のドラフトもパックします。

ML.NETを拡張して、TensorFlow、Accord.NET、CNTKなどの一般的なMLライブラリを追加することもできます。 マイクロソフトは公式発表で、同社は「 ML.NETの内部機能の完全な経験をオープンソースのML.NETにもたらすことにコミットしている 」と述べました 。 まとめると、ML.NETはMLを.NETで素晴らしいものにするための私たちのコミットメント です。」

ML.NETは、今後さらに多くのシナリオを可能にします

ML.NETは、TensorFlow、Caffe2、CNTKなどの一般的なディープラーニングライブラリ、およびAccord.NETなどの一般的な機械学習ライブラリを活用することで、異常検出、推奨システム、ディープラーニングなどのアプローチなど、将来の他の状況を可能にします。

また、ML.NETは、Azure Machine LearningおよびCognitive Servicesが提供するエクスペリエンスをサポートおよび強化します。これには、コードファーストアプローチを可能にし、アプリローカル展開をサポートし、個人モデルを構築する可能性があります。

GitHubでMicrosoftに参加して、.NETでのMLの将来の形成をサポートしてください。