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...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...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： 在此版本（ML.NET 1.0 RC）中，主要是API更改完成，进入稳定。...ML.NET包的稳定版与预览版的分离： ML.NET 的包现在分成 1.0 RC 和 0.12 版本预览版，ML.NET中的大部分功能（约95％）将作为稳定版本发布，下列这些包是稳定的进入1.0 RC...view=ml-dotnet 有一些功能在发布ML.NET 1.0时仍然不会处于RTM状态。
介绍 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。...背景 如果您想使用c#或VB.Net这样的面向对象语言，来学习ML机器学习（Machine Learning ）技术，大部分时候是很困难。...受监督机器学习 本文讨论了用于二元分类和多类分类的.net示例(包括示例数据的源代码)。...用机器学习来回答这个问题需要我们标记样本项(例如：图像或文本)是属于哪个一个组的。...这一部分涉及： 1、验证学习是否成功(在测试阶段已知输入)。 2、确定了机器学习算法在生产过程中的实际分类。
什么是 ML.NET？ 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。...对于那些还没有深厚的数据科学技能和各种机器学习算法知识的人来说，ML.NET 还提供AutoML，Auto ML 是 ML.NET 的子集，它抽象出选择机器学习算法、为这些算法调整超参数以及相互比较算法以确定最佳性能的过程...所有这些因素结合在一起，使 ML.NET 成为一种非常有效的方式，可以使用您已经拥有的应用程序和您已经知道的技能来处理机器学习任务。...ML .NET 允许你和你的团队使用你已经熟悉的语言将机器学习功能集成到你的应用程序中，而无需深入了解各种机器学习算法。
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。...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创建高质量的机器学习框架，微软已经使得将机器学习转化为企业（或通过Xamarin移动应用程序）变得更容易。这是一种使机器学习更加可用的形式。 使用ML.NET可以解决哪些类型的问题？...ML.NET将最终将接口暴露给其他流行的机器学习库，如TensorFlow，CNTK和Accord.NET。
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。...下面提到了ML.NET 0.2版本的一些亮点： 新的机器学习任务:集群 集群是一种无监督的学习任务，它根据项目的特征对项目集进行分组。它识别哪些项目比其他项目更相似。...使用ML.NET 0.2，您现在可以使用交叉验证，这里有一个很好的例子。...这篇博文只介绍了一些ML.NET 0.2版本的顶级声明，在这里可以找到ML.NET 0.2的完整版本说明（https://github.com/GalOshri/machinelearning/blob...帮助建立ML.NET以满足您的需求 如果你还没有使用过机器学习，请试试ML.NET。 https://github.com/dotnet/machinelearning
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。....NET 开发人员使用 ML.NET，可以利用他们现有的工具和技能，为情感分析，价格预测，销售预测预测，图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型，定制机器学习并注入其应用程序！...深度神经网络迁移学习的图像分类（预览） 这一新功能支持使用ML.NET进行原生DNN迁移学习，我们把图像分类作为第一个高级场景。...有关ML.NET如何在.NET Core 3.0中使用新硬件内在函数API的更多信息，请查看Brian Lui的博客文章使用.NET硬件内在函数API来加速机器学习场景。
原文：Cesar De la Torre 翻译：Edi Wang 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...使用ML.NET,开发人员可以利用其现有工具和技能集,通过为情绪分析、价格预测、图像分类等常见方案创建自定义机器学习模型来开发和将自定义 ML 注入到应用程序中以及更多操作!...用于 TensorFlow 和 ONNX 模型的ML.NET包正式发布 ML.NET被设计为可扩展的平台,因此您可以使用其他流行的 ML 模型,如 TensorFlow 和 ONNX 模型,并可以访问更多的机器学习和深度学习方案...用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。
ML.NET是一个免费的，跨平台的开源机器学习框架，旨在将机器学习（ML）的强大功能引入.NET应用程序。 ?...除了ML.NET 1.0版本，我们还添加了新的预览功能，如自动机器学习（AutoML）的强大功能和ML.NET CLI和ML.NET Model Builder等新工具，这意味着现在可以只需点击右键就可以为您的应用程序添加机器学习模型...ML.NET核心组件 自动机器学习预览 ML.NET模型生成器预览 ML.NET CLI预览 ML.NET入门 前面的路 你帮忙建了它 ML.NET核心组件 ML.NET旨在提供终端工作流程，以便在机器学习...如今，机器学习入门涉及陡峭的学习曲线。...自动机器学习通过自动确定如何转换输入数据并选择性能最佳的机器学习算法，使您能够轻松构建一流的自定义机器学习模型，使您的机器学习之旅更加简单。
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。...雷锋网 AI 研习社将信息编译整理如下： ML.NET 是一个跨平台框架，可以允许 .NET 开发人员开发专属模型，并在他们的应用程序中注入定制的机器学习能力，开发人员不需要具备开发或调节机器学习模型的专业知识...在这次发布的预览版中，ML.NET 支持分类（例如文本分类、情感分析）、回归（例如预测、价格预估）等机器学习任务。...大家请注意，ML.NET 是一个框架，这意味着它可以扩展，可以将 TensorFlow、Accord.NET 和 CNTK 这样的流行机器学习库添加进去。...在 ML.NET 开源生态中，微软致力于让它的内部功能更加完善，ML.NET 可以为 .NET 开发者带来更优化的机器学习开发体验。
深度学习 深度学习是机器学习的一个子集，使用松散地类似于人脑行为的人工神经网络，以便从大量数据甚至非结构化数据等输入中“学习”。...这些代表了在 ML.NET 框架内利用深度学习技术的重要一步。 对象检测API的底层技术包括微软研究院开发的基于Transformer的神经网络架构技术。...AutoML 可自动将机器学习应用于数据的过程，也得到了增强，增强了模型生成器和 ML.NET CLI 中的相关体验。 有关上述所有更改和其他更改的更多信息，请参见 发行说明[4] ....展望未来，开发团队现在正在制定 .NET 9 和 ML.NET 4.0 的计划，模型生成器和 ML.NET CLI 预计将更快地更新，以便使用 ML.NET 3.0 版本。...继续扩展深度学习场景和集成，我们将继续增强DataFrame， 相关链接 [1] Announcing ML.NET 3.0：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/
ML.NET 1.0提供以下关键组件： 数据表示 机器学习任务（分类，回归，异常检测等） 数据特征工程 机器学习模型应该让分析师的生活更轻松，现在甚至可以构建这些模型，因为新框架的设计考虑了AutoML...除了通常的机器学习任务外，ML.NET还支持AutoML。...对于机器学习初学者，Microsoft开发人员建议从Visual Studio中的ML.NET模型构建器和任何平台上的ML.NET CLI开始。...使用ML.NET模型构建器，只需右键单击即可向应用程序添加机器学习。 ?...参考 如何使用ML.NET自动化机器学习API 使用CLI自动生成二进制分类器 机器学习模型生成器 如何安装ML.NET命令行界面（CLI）工具 机器学习.Net样本
什么是ML.NET？ 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。 ML.NET 的核心是机器学习模型 。 该模型指定将输入数据转换为预测所需的步骤。...了解ML.NET模型生成器 ML.NET 模型生成器是一个直观的图形化 Visual Studio 扩展，用于生成、训练和部署自定义机器学习模型。...其使用自动化的机器学习 (AutoML) 来探索不同的机器学习算法和设置，以帮助找到最合适的方案。 使用模型生成器不需要具备机器学习的专业知识。 只需要一些数据，和确定要解决的问题。...即使我们不具备机器学习的专业知识！
ML.NET ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架，其使得.Net开发人员也能够使用.Net开发机器学习。...ML.NET 使得 .Net 开发人员能够开发自己的机器学习模型，并将这些模型应用于他们的应用程序，尽管先前开发者在之前没有机器学习经验以及训练模型的经验。所有这些都可以采用 .Net 来实现。...项目详情 官方网站 项目源码 项目文档: Concepts, APIs 许可证类型: MIT license 相关链接 参与贡献 开发文档 参与讨论 笔者简评 TensorFlow 无疑是影响力最大机器学习框架之一...而为了弥补空白，微软开源的 ML.NET 框架为 .Net 开发人员也带来了非常方便的机器学习框架。 ML.NET 目前已经支持有二进制分类、多种类分类、推荐、异常检测、评分和计算机视觉方面的应用。...正如官网给出了例子一样，简单五步就可以让.Net开发者迈入机器学习的大门。 不过实际上各位也都知道，微软的框架向来以低入门的易用性著称。真正要体系化的学习机器学习，还需要对理论知识方面有所了解。
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。...什么是ML.NET? 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，而无需连接到网络。...ML.NET的代码工作流 以下关系图表示应用程序代码结构，以及模型开发的迭代过程： 将训练数据收集并加载到 IDataView 对象中 指定操作的管道，以提取特征并应用机器学习算法 通过在管道上调用 Fit...机器学习模型 ML.NET 模型是一个对象，它包含为了获得预测输出而要对输入数据执行的转换。 Basic 最基本的模型是二维线性回归，其中一个连续数量与另一个连续数量成比例关系，如上述房价示例所示。...机器学习模型的输入称为特征。 Size是唯一的特征。用于训练机器学习模型的真值称为标签。Price值是标签。 ? 更复杂 更复杂的模型使用事务文本描述将金融事务分类为类别。
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...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。...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...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。...新版本的机器学习开源框架为TensorFlow和ONNX添加了新功能，但也包括一些重大变化, 这也是发布RC版本之前的最后一个预览版，这个月底将发布0.12版本，也就是RC1。...ML.NET的创新0.11 0.11 版本的ML.NET现在还支持 TensorFlowTransformer组件中的文本输入数据。TensorFlow模型不仅可用于图像，还可用于文本分析。...processedData.Features, 600); var prediction = tfEnginePipe.Predict(processedData); } 还为MLContext目录添加了其他机器学习组件...与之前版本的ML.NET 0.10相比，ML.NET 0.11包含一些重大更改，包括删除Microsoft.ML.Core命名空间。破坏性性更改 列表已发布在GitHub上。
前言 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。...首先还是稍微科普一下机器学习相关的知识，这一块.NET虽然很早就开源了ML.NET框架，甚至在官方的ML.NET开源之前，就有一些三方社区的开源实现比如早期的AForge.NET实现。...以及后来的基于python著名的神经网络框架tensorflow迁移的tensorflow.net亦或者是pytorch迁移的torchsharp来实现C#版本的深度学习，但是毕竟C#确实天生并不适合用来搞机器学习.../深度学习，AI这一块也一直都是python的基本盘。...另外微软也承诺ML.NET的RoadMap会包含对预训练模型的迁移学习能力，这样我们可以通过通用的预训练模型根据我们自己的定制化场景只需要提供小规模数据集即可完成特定场景的迁移学习来提高模型对特定场景问题的解决能力
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。...ML中支持的机器学习类型： 深度学习Deep Learning 深度学习是机器学习的一个子集。...ML.NET首先是一个框架，这意味着它经扩展后可以添加流行的机器学习库，比如TensorFlow、Accord.NET和CNTK。...随着时间的推移，ML.NET将充分利用流行的深度学习库（比如TensorFlow、Caffe2和CNTK）以及一般的机器学习库（比如Accord.NET），从而支持其他机器学习场景，比如推荐系统、异常检测及其他方法
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。...ML.NET 支持分类（例如文本分类、情感分析）、回归（例如预测、价格预估）等机器学习任务。...ML.NET 是一个框架，这意味着它可以扩展，可以将 TensorFlow、Accord.NET 和 CNTK 这样的流行机器学习库添加进去。...在 ML.NET 开源生态中，微软致力于让它的内部功能更加完善，ML.NET 可以为 .NET 开发者带来更优化的机器学习开发体验!...onnxruntime) 创建VB.NET项目:(这里用的是Core .NET6) 1.创建一个项目 2.引用类库,这里只用到两个类库 Microsoft.ML.OnnxRuntime.Managed |ML.NET
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...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。...ML.NET 0.3中新增的训练模块（Learner）适用于不同的分类要求。...作为所谓的流式学习器，FFM也可以应用于数据集，而无需将它们完全加载到存储器中。 使用LightGBM，您可以训练需要二进制和多类分类或回归的模型。...LightBGM是分布式机器学习工具包（DMTK）的一部分，它基于决策树算法。在ML.NET 0.3中，可以使用LightGBM的所有功能 - 除了排名评估器，预计将在更高版本中提供。
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