[AI新知] 微软释出ML.NET 1.1，加入异常侦测演算法

导读

微软为ML.NET的时间序列NuGet套件加入两个预览功能，分别是异常侦测演算法以及全新支援奇谱分析的时间序列预测元件

由微软研究院开发的机器学习框架ML.NET，在今年Build大会中推出了1.0正式版，现在微软再次更新框架提供的演算法推出ML.NET 1.1，同时也更新了仍在预览阶段的ML.NET模型建置工具（Model Builder），新增问题分类样板以及改进模型建置各步骤功能。

ML.NET提供.NET开发人员简单且熟悉的机器学习开发工具，以在应用程式中加入自定义的机器学习模型，建立情感分析、推荐以及图像分类等应用。微软在ML.NET 1.0中加入自动化机器学习AutoML功能，能自动决定使用于资料的演算法，帮助开发者快速建立机器学习模型。

微软在ML.NET 1.1中，为IDataview加入支援记忆体图像类型，而IDataView是.NET生态系统各函式库共享的类型。在之前的ML.NET版本中，当开发者在模型中处理图像时，像是以TensorFlow或是ONNX模型为图像评分时，开发者需要指定磁碟中的路径，从档案中载入图像，但在ML.NET 1.1中，开发者可以使用记忆体中的图像，并直接进行处理。

Azure异常侦测团队为ML.NET的时间序列NuGet套件，贡献了一个名为SrCnnAnomalyDetection的异常侦测演算法，这个仍在预览阶段的演算法，使用了超高解析度的深度卷积网路，让开发者应用来侦测各种异常事件，特别的是，这个演算不需要任何事先的训练，可以开箱即用。另外，时间序列NuGet套件中，还提供全新的时间序列预测元件，让开发者可以实作基于奇谱分析（Singular Spectrum Analysis，SSA）的时间序列预测分析模型，目前也正在预览阶段。

而在ML.NET 1.0加入的模型建置工具，能够为开发者在Visual Studio中，提供视觉化介面建置、训练和客制化自定义机器学习模型，并支援自动化人工智慧功能，自动探索资料适用的机器学习演算法和设定。微软持续更新这个模型建置工具，在ML.NET 1.1版本中，增加了新的问题分类样板，让开发者可以分类表格资料，其使用多重分类法，可以将资料分成三个以上的类别，适合的情境像是电子邮件分类或是GitHub问题等。