我们很高兴地宣布ML.NET 1.2 和模型生成器和 CLI 的更新。ML.NET是 .NET 开发人员的开源和跨平台机器学习框架。ML.NET还包括模型生成器(Visual Studio 的简单 UI 工具)和ML.NET CLI(命令行界面),以便使用自动机器学习 (AutoML) 构建自定义机器学习 (ML) 模型变得超级简单。
ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架。 ML.NET 还包括Model Builder (一个简单的UI工具)和 CLI ,使用自动机器学习(AutoML)构建自定义机器学习(ML)模型变得非常容易。
随着谷歌,Facebook发布他们的工具机器学习工具Tensorflow 2和PyTorch ,微软的CNTK 2.7之后不再继续更新(https://docs.microsoft.com/zh-cn/cognitive-toolkit/releasenotes/cntk_2_7_release_notes),Build 2019 微软也发布了ML.NET 1.0 ,这是一个面向机器学习开发者的新框架。可以说2019年是机器学习社区普及化的一年,所有的这些发布清楚地表明了IT行业的发展方向。从数据集改进模型到新的模型更新,以及优化硬件。
上个月在Build 2018年微软发布了ML.NET 0.1,一个跨平台的开源机器学习框架。今天又发布了ML.NET 0.2。这个版本侧重于添加新的ML任务,比如集群,使验证模型更容易,为ML.NET示例添加一个全新的repo,并解决我们在GitHub repo中收到的各种问题和反馈。
这里就用到微软的ML.NET推理引擎,ML.NET 由微软研究院研发,在过去的十年里发展成为一个重要的框架,它在微软的许多产品团队中都有使用,比如 Windows、必应、Azure 等等。
现在学习机器学习这块时,基本上都是要先学习Python,还要自己去学习更多的样本数据教程,这样对于使用C#学习机器学习的基础并不容易,于是微软推出了ML.NET的开源跨平台机器学习框架。
.NET团队在 2023.11.28 在博客上正式发布了 ML.NET 3.0::https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-3-0/[1],强调了两个主要的兴趣点,即深度学习和数据处理,使开发人员能够完全在 .NET 生态系统中创建注入 AI 的应用程序。开源 ML.NET 框架[2]的主要卖点,旨在帮助开发人员能够使用C#和F#构建自定义ML模型并将其集成到应用程序中。这是通过命令行 (CLI) 和模型生成器等工具完成的,或者创建像大型语言模型 (LLM) 这样的结构来完成,这些模型为 ChatGPT 和 无处不在的“Copilot”AI 助手提供支持。
ML.NET一种跨平台的开源机器学习框架。ML.NET将让广大.NET开发人员可以开发自己的模型,并且将自定义的机器学习融入到其应用程序中,无需之前拥有开发或调整机器学习模型方面的专业知识。能够支持诸多机器学习任务,比如说分类(比如文本分类和情绪分析)以及回归(比如趋势预测和价格预测),使用模型用于预测,还包括该框架的核心组件,比如学习算法、转换和核心的机器学习数据结构。
本文主要来自 https://rubikscode.net/2021/10/25/using-huggingface-transformers-with-ml-net/ ,根据自己的理解做了一些修改。ML.NET 集成的ONNX运行时,Hugginface提供了一种以ONNX格式导出Transformers的方法。 首先以 ONNX 文件格式导出 Hugginface Transformer , ML.NET 然后将其加载到 ONNX 运行时中。
本文介绍.net中的机器学习技术实现,不涉及数学方面的内容。它将重点关注在.net中的基本工作流程及其数据处理结构,以及怎么样通过使用开源项目ML.Net 0.2来进行机器学习的实验。
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
ML.NET 使你能够在联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中。 借助此功能,可以使用应用程序的可用数据进行自动预测。 机器学习应用程序利用数据中的模式来进行预测,而不需要进行显式编程。
右键项目引用选择管理NuGet管理嚣后在浏览里搜索ML,然后找到Microsoft.ML和Microsoft.ML.FastTree进行安装
ML.NET在今年微软在Build 2018 会议上宣布的机器学习框架现已正式推出0.3版本 https://github.com/dotnet/machinelearning/releases/tag/v0.3.0 。Microsoft希望.NET开发人员能够设计自己的ML模型并将其集成到他们的应用程序中,而无需构建特定的专有技术,让AI技术平民化。ML.NET 0.3现在提供了许多用于训练机器学习模型的新组件以及以流行的ONNX格式导出模型的选项,当然还包括了许多Bug修复。
原文地址:https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0/
AI 研习社按,当地时间 5 月 7 日,微软 Build 大会在美国西雅图召开,会上微软针对开发者发布了一系列新产品。详细信息参见 Build 大会中的 AI:微软 AI 云服务全线更新。在这一系列产品发布的同时,AI 研习社注意到,微软同时宣布开源机器学习框架——ML.NET。利用 ML.NET,开发人员可以直接上手已有的模型,无需具备开发或调节机器学习模型的专业知识。
ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架(Windows,Linux,macOS),通过使用ML.NET,.NET开发人员可以利用他们现有的工具和技能组,为情感分析,推荐,图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型,将开发自定义AI并注入其应用程序之中,微软.NET团队在官方博客[https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0-rc-machine-learning-for-net/]发布了ML.NET 1.0 RC(Release Candidate)(版本1.0.0-preview), 这是在2019年第二季度发布最终 ML.NET 1.0 RTM 之前的最后预览版本, 我猜测发布的时间点应该是微软5月6-8举办的 Build开发者大会上【https://www.microsoft.com/en-us/build】。下图是从2018年5月份开源发布ML.NET 0.1版本以来到1.0 RTM之前的预览时间图:
ML.NET 是属于 .Net 基金会的一个项目,本文将简要介绍该项目相关的信息。
微软在Build 2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源,跨平台机器学习框架ML.NET。 ML.NET将允许.NET开发人员开发他们自己的模型,并将自定义ML集成到他们的应用程序中,而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识。在采用通用机器学习语言(如R和Python)开发的模型,并将它们集成到用C#等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力。ML.NET填平了机器学习专家和软件开发者之间的差距,从而使得机器学习的平民化,即使没有机器学习背景的人们能够建立和运行模型。通过为.NET创建
最近在看微软开源的机器学习框架ML.NET使用别人的预训练模型(开放神经网络交换格式.onnx)来识别图像,然后逛github发现一个好玩的repo。决定整活一期博客。
Visual Studio2019 Preview中提供了图形界面的ML.Net,所以,只要我们安装Visual Studio2019 Preview就能简单的使用ML.Net了,因为我的电脑已经安装了Visual Studio2019,所以我不需要重头安装Visual Studio2019 Preview,只要更新即可。
微软发布了其最新版本的机器学习框架:ML.NET 0.11带来了新功能和突破性变化。
ML.NET 是 Microsoft 开源的针对 .NET 应用程序的 跨平台机器学习库,允许您使用 C#、F# 或任何其他 .NET 语言执行机器学习任务。此外,ML.NET 支持在其他机器学习框架中构建的模型,如TensorFlow,ONNX,PyTorch 等,它也具有极高的性能,可用于各种机器学习任务。
众所周知,要训练出一个模型,首先我们得有数据。我们第一个例子中,直接使用dataset的api去加载mnist的数据。(minst的数据要么我们是提前下载好,放在对应的目录上,要么就根据他给的url直接从网上下载)。
对于使用神经网络模型来说,我们主要关注的是模型的输入和输出。在 ML.NET 中使用 ONNX 模型时,我们就需要了解这些信息,以便在构成神经网络的所有层之间生成连接映射。
SciSharp 是怎样的一个社区?它是如何构建一个基于 .NET 的机器学习生态?它在做的事情对开发者来说有何意义?本次,AI 科技大本营与 SciSharp 核心团队成员,包括 SciSharp 社区产品运营负责人,原 “微信”技术专利发明人George Zhao、 TensorFlow.NET 发起人和主要贡献者Eric Chen、NumSharp 主要贡献者 Eli Belash、Torch.NET与Numpy.NET的主要贡献者Meinrad Recheis和 ICSharpCore主要贡献者Kerry Jiang聊了聊,更加深入地了解这个 AI 社区及其产品。
在开源了跨平台机器学习框架ML.NET之后,微软又开源了一个非常重要的机器学习框架:infer.NET,而且采用的还是MIT许可证。
.NET Core 3.0视频系列中宣布了80多个新的免费视频,这些视频同时放在Microsoft的Channel 9 和youtube上面。 在线观看由于跨洋网络效果不太好,下载到机器上慢慢上是最好的了。 所以Scott Hanselman 特别制作了一个页面 http://dot.net/videos。
YOLO(You Only Look Once)是一种先进的实时目标检测系统。它是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列,其版本也是在不断优化更新。2022年7月,YOLOv7 来临。官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5 精度更高,速度更快。
C#是微软公司发布的一种面向对象的、运行于.NET Framework和.NET Core(完全开源,跨平台)之上的高级程序设计语言。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好,本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦!
机器学习是一种允许计算机使用现有数据预测未来行为、结果和趋势的数据科学方法。 使用机器学习,计算机可以在未显式编程的情况下进行学习。机器学习的预测可以使得应用和设备更智能。 在线购物时,机器学习基于历史购买推荐你可能喜欢的其他产品。 刷信用卡时,机器学习将事务与事务数据库进行比较,帮助检测欺诈行为。当机器人吸尘器清理房间时,机器学习帮助其决定工作是否完成。
2021年11月 微软开源一款简单的、多语言的、大规模并行的机器学习库 SynapseML(以前称为 MMLSpark),以帮助开发人员简化机器学习管道的创建。具体参见[1]微软深度学习库 SynapseML:可直接在系统中嵌入 45 种不同机器学习服务、支持 100 多种语言文本翻译。
0、猝不及防!这次,Google 真的“造人”了! 5 月 8 日晚,谷歌召开一年一度的 Google I/O 大会。谷歌 CEO 皮查伊直接祭出了这次大会的王牌 AI,展示了谷歌最新的人工智能成果
GitHub和Reddit都是比较有趣的平台,在这里,我不仅学习了数据科学的一些最佳应用,而且还了解数据科学家们是如何编程的。
2018年7月7日一场以.NET Core微服务和机器学习为主题的交流会成功在深圳职业技术学院落下帷幕。这次活动在短短的一周时间内,报名人数超过了170人,除了一些同学临时有事,基本都到现场了,特别感谢深职院的软创工作室对这次活动的支持。上图让你体验下热闹场面,这次活动搬出了当年风靡全国的.net俱乐部旗帜,希望今后这面旗帜在社区能够重新舞动:
机器之心报道 作者:李九喻 微软开发者大会 Build 2018 于 7-9 日在西雅图的华盛顿会议中心举行,本文带你浏览大会第一天的核心亮点。 今年 Build 大会总共吸引 6000 名登记参加者,为期三天的大会将包括 3 个 主题演讲,180 多个分组会议以及 40 多个参展商,今年主推 Microsoft Azure 和 Microsoft 365,微软决心要让计算无处不在,打造多传感器和多设备的智能生态。 今年负责演讲的是 CEO 萨蒂亚·纳德拉、云服务部门负责人 Scott Guthrie、以
目前,越来越多的互联网公司内部都有自己的一套框架去训练模型,而模型训练时需要的数据则都保存在分布式文件系统(HDFS)上。Hive作为构建在HDFS上的一个数据仓库,它本质上可以看作是一个翻译器,可以将HiveSQL语句翻译成MapReduce程序或Spark程序,因此模型需要的数据例如csv/libsvm文件都会保存成Hive表并存放在HDFS上,那么问题就来了,如何大规模地把HDFS中的数据直接喂到Tensorflow中呢?
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。
Accord.NET Framework是在AForge.NET基础上封装和进一步开发来的。功能也很强大,因为AForge.NET更注重与一些底层和广度,而Accord.NET Framework更注重与机器学习这个专业,在其基础上提供了更多统计分析和处理函数,包括图像处理和计算机视觉算法,所以侧重点不同,但都非常有用。 官方网站:http://accord-framework.net/
https://www.cnblogs.com/InCerry/p/building-a-self-contained-game-in-c-under-8-kilobytes-74c3cf60ea04.html
https://www.cnblogs.com/gmmy/p/17430613.html
前一篇文章《C#开源跨平台机器学习框架ML.NET----二元分类情绪分析》我们做了ML.NET中二元分类任务的一个小Demo,今天我们来试一下多类分类的Demo。
Open Neural Network Exchange(ONNX,开放神经网络交换)格式,是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转移。
TFRecords其实是一种二进制文件,虽然它不如其他格式好理解,但是它能更好的利用内存,更方便复制和移动,并且不需要单独的标签文件
TFRecord 是谷歌推荐的一种二进制文件格式,理论上它可以保存任何格式的信息。TFRecord的核心内容在于内部有一系列的Example,Example是Protocol Buffer协议下的消息体。(Protobuf是Google开源的一款类似于Json,XML数据交换格式,其内部数据是纯二进制格式,不依赖于语言和平台,具有简单,数据量小,快速等优点。
如何安装tensorflow object detection API框架,看这里:
2.第三节:SignalR之PersistentConnection模型详解(步骤、用法、分组、跨域)
这次只记录我在实验中遇到的情况和略懂的几点,多余的我没有怎么看【笑哭】,一个是因为懒,一个是因为官网介绍页太少了8,有点心塞~~ 开门见山,关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法,分别是: 1.供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序训练或者测试的每一个epoch,在tf.Session().run()函数中,以字典的形式通过feed_dict参数进行赋值。 2.从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据。 3.预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云