微軟在2018年Build大會中,發表了由微軟研究院開發的跨平臺機器學習框架ML.NET,現在終於成熟釋出了ML.NET 1.0,加入了自動機器學習AutoML、模型建置器(Model Builder)以及ML.NET命令列工具,共三項功能預覽。

ML.NET 1.0的自動機器學習功能,將能自動決定適用於輸入資料的演算法,幫開發者快速建置自定義機器學習模型,微軟提到,在建構自定義機器學習模型的時候,開發者必須要為使用案例選擇機器學習的類型,決定是分類或回歸的任務之後,再將資料轉換成適用演算法的格式,透過微調演算法以取得最好的效能,而新手會在這過程遇到非常多的障礙,自動機器學習則能簡化這個過程。

自動機器學習支援價格預測等回歸類任務,也支援情感分析、垃圾郵件偵測等分類任務,開發者可以使用模型建置器、ML.NET命令列工具或是AutoMLAPI執行自動機器學習,微軟建議,可以在Visual Studio中開始進行自動機器學習,此外,在需要動態建構模型的使用案例,AutoML也很有幫助。

而模型建置器則是一個使用者介面工具,讓開發人員可以使用AutoML為輸入的資料建構最佳的機器學習模型,並產生模型訓練與部署的程式碼,讓開發者可以快速的為應用程式,加入機器學習功能。另外,ML.NET 1.0還提供命令列工具(下圖),功能與模型建置器相似,只是模型建置器提供的是圖形介面,而開發者則可以使用命令列工具,以指令走訪資料集產生最佳模型,或是產生訓練與應用模型的程式碼。ML.NET命令列工具支援跨平臺,為.NET命令列工具的擴充套件。

接下來,微軟還會為AutoML增加更多支援的使用情境,還要原生整合Apache Spark,並支援更多的資料來源,像是QL Server、CosmosDB以及Azure Blob儲存等。


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