原文地址：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0/
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。
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。
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
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。
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。
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。
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 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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
.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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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！
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。
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
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
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：
.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。
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。
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。
作者 | Gunjan 译者 | Sambodhi 策划 | 凌敏 机器学习和编码是相辅相成的。如果没有编码，数据科学家就无法使用机器学习模型。因此，机器学习工程师至少要对一门编程语言有全面的了解。这篇文章深入介绍了适合机器学习的五种编程语言，并帮助您确定哪种语言最适合您。 1.Python Python 是一种流行的面向对象的语言，创建于 1989 年，并于 1991 年发布。Guido van Rossum 作为 Python 的创造者而广为人知。根据一份报告显示，Python 是最受欢迎的三大编程语言
作为两种流行的编程语言，Java和C#在各自的领域中有着显著的影响力。然而，随着技术的发展和市场的变化，它们的应用领域也在不断地演变。本文将深入探讨Java和C#的主战场，以及C#未来的全场景趋势和突围可能性。
最近公司有意做一款机器学习的应用，主要集中于推荐系统这个方向，因此看了看一些基础知识，此篇是一个学习总结，不算是完整原创文章。
这家老牌科技公司，现在到底有什么黑科技？在大会现场，展示了微软AI小冰和人类打电话的实力、还有锥形的AI开会神器等等。微软技术院士黄学东还在现场diss了一下同行：“Google动不动就吹牛~”
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。
「腾讯云大学」联合「腾讯云最具价值专家（TVP）团队」在疫情期间为开发者特推出了免费的腾讯云TVP直播课！让您足不出户，即可享受优质的学习资源，就能完成开发技能升级。
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。
Miguel de Icaza、Scott Hunter、Mads Torgersen三位大咖给大家带来了 .NET Core ,C# 以及 Xamarin的精彩内容：
北京时间今天凌晨如期在.NET Conf 上发布.NET Core 3.0,Keynotes 由Scott Hunter 主演，主要围绕.NET Core 3.0的新特性和社区展开。
ONNX Runtime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎。
近年来，越来越多的优秀的机器学习工具不断涌现，如 TensorFlow、 PyTorch、 Caffee 和 CNTK、用于大规模数据的 Spark 和 Kubeflow，以及用于各种通用模型的 scikit-learn、 ML.NET 和最近的 Tripo 等。
关于托管代码、与团队成员合作以及充当展示个人写代码技能的「在线简历」，最好的平台是哪个？问及任何一位数据科学家，他们都会让你去 GitHub。近年来，GitHub 作为一个真正具有变革性的平台，已经改变了我们托管甚至写代码的方式。
在Microsoft Connect 2018开发者大会上，微软对Azure和IoT Edge服务进行了大量更新，微软免费提供ONNX Runtime，一种用于ONNX格式的AI模型的推理引擎。
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/
C#（C Sharp）是由微软开发的一种通用、面向对象的编程语言。它最初于2000年发布，自那时以来逐渐成为开发者的首选之一。C#的设计目标是提供一种简单、现代、可靠且安全的编程语言，使开发者能够轻松构建各种类型的应用程序。
---- 新智元报道 【新智元导读】今天微软人工智能大会上，微软宣布推出Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软AI服务与开发工具，以及在线人工智能学院等众多福利。 2018 微软人工智能大会（AI Innovate）上，微软发布两项大福利： 第一个是推出“3个100”计划： 发布Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软人工智能服务与开发工具； 与来自100家具有影响力的企业的开发者和数据科学家合作； 创造1
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。
上位机指的是与处理数据的工业控制设备（称为下位机）连接的计算机或计算机系统。上位机负责管理、控制和监视下位机，同时也负责收集、存储和处理从下位机发来的数据。
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