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本記事は、ML.NET | Microsoft’s Open Source Machine Learning Framework
翻訳・再構成したものです。
配信元または著者の許可を得て配信しています。

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読了時間 : 約2分15秒

・Microsoftは、.NETFoundationの一部としてML.NETをリリースした。
・これは、モデルのトレーニングと使用のためのC#および.NETAPIで構成されている。
・主な目的は、.NETで機械学習をより効率的にすることである。
・TensorFlowなどの他の有名な機械学習ライブラリを追加することで、このフレームワークを拡張できる。

 

ML.NETの最初の開発者プレビューが利用可能になりました。これは、.NET開発者向けに構築されたオープンソースのクロスプラットフォーム機械学習フレームワークです。もともとはMicrosoftによって作成され、過去10年間、このフレームワークはAzure、Bing、WindowsなどのいくつかのMicrosoft製品で使用されてきました。

 

ML.NETを使用すると、独自のモデルを構築し、機械学習(ML)メソッドをアプリケーションに統合できます。最良の点は、MLモデルを構成するために事前の専門知識を必要としないことです。

 

最初のプレビュー

ML.NETプレビューリリースには、n-gram作成などの機能エンジニアリングの変換と、回帰(価格予測)、バイナリおよびマルチクラス分類(感情分析)タスクを処理する学習者が含まれています。

 

これらの機能に加えて、ML.NETは、トレーニングモデル用の.NET APIの最初のドラフト、およびコア機械学習データ構造や学習アルゴリズムなどの主要モジュールを提供します。さらに、コードファースト戦略を可能にすることで、Azure CognitiveServicesとMLによって提供されるエクスペリエンスを補完します。

 

CNTK、Accord.NET、Caffe2、TensorFlowなどの他の有名な機械学習ライブラリを追加することで、このフレームワークを拡張できます。また、クロスプラットフォームツールであるため、macOS、Windows、およびLinuxデバイスで実行できます。

 

ML.NETのコアモジュール

Microsoftは、.NETFoundationの一部としてML.NETをリリースしました。これは、モデルのトレーニングと消費のためのC#および.NETAPIで構成されています。主な目的は、.NETで機械学習をより効率的にすることです。

 

これを実現するために、前処理、モデリング、機能エンジニアリング、運用化、評価にわたって機械学習を.NETアプリケーションに統合するエンドツーエンドのワークフローを提供します。

 

フレームワークリポジトリは、管理者以外の一般的なコマンドプロンプトから作成できます。 ML.NETライブラリを構成し、テストを補足するいくつかのバイナリを生成します。

 

開発者のワークフローは、透過的で、高速で、把握しやすい特定のタスクに分類されます。これにより、ワークフロー全体を実行しなくても特定のタスクを繰り返すことができるため、柔軟性が得られます。タスクは必要に応じて他のプロセスで再利用でき、誰でもこれらのタスクをまとめてカスタムワークフローを構築できます。

 

このフレームワークは、高性能数学、拡張可能なパイプライン、コアデータ型と異種情報のデータ構造など、MLのほぼすべての機能に必要なランタイムと型をサポートします。


テキストサンプルから感情を予測するモデルをトレーニングするコード例

 

今後の課題について

開発者は、今後のバージョンでML.NETにさらに多くの機能(レコメンデーションシステム、異常検出など)を追加する予定です。今のところ、彼らは次の分野を調査しています–

 

1.オープンニューラルネットワークエクスチェンジサポート
2.より多くの機械学習操作とシナリオ
3.機械学習操作を簡単にする直感的なGUI
4.CNTKとTensorFlowによるディープラーニング
5.AzureサービスおよびAI用のVisualStudioツールとの統合

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