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E ‘ sempre bene di consegnare successive machine learning (ML) piattaforme per i dati di scienziati, ma se non portiamo commerciale sviluppatori a bordo, ML e Intelligenza Artificiale (AI) di non diventare mainstream in azienda. Microsoft, data la contemporanea messa a fuoco su AI, e la sua evoluzione storica, sostenuta concentrarsi su gli sviluppatori, forse si sente questo problema più acuto. E, così, con Microsoft dev incentrata la conferenza Build calci fuori di Seattle, oggi, è giusto che l’azienda avrebbe annunciato la disponibilità generale di sua ML.NET quadro.
Microsoft Modello di Generatore di estensione per Visual Studio.
Credito: Microsoft
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Probabilmente sapete che .NET di Microsoft Enterprise piattaforma di sviluppo software, in pochi anni, timido, di completare il suo secondo decennio di vita. Si potrebbe non sapere che, con un sapore di .Rete chiamata .NET Core, la piattaforma open source e funziona su macOS e Linux, Microsoft del proprio sistema operativo Windows. ML.NET allo stesso modo è open source e cross-platform, e porta la ML chicche di casa .NET sviluppatori.
Lingua madre
Invece di glibly dicendo .NET sviluppatori per andare a imparare Python, Microsoft sta facendo loro sapere che si può fare in macchina di apprendimento del lavoro in più in un ambiente familiare tradizionale linguaggio C#. ML.NET rende questo possibile, e Microsoft ha un repo GitHub con una serie di campioni di aiuto .NET sviluppatori vedere come.
Gli sviluppatori possono lavorare direttamente con il ML.NET interfaccia di programmazione dell’applicazione (API) o la sua forse più comoda interfaccia a riga di comando (CLI). Sotto il cofano, ML.NET sfrutta la sua propria serie di ML algoritmi (basato su tecnologia ML usato internamente a Microsoft per molti anni) e tipi di dati, e fornisce estensioni di sostegno popolare TensorFlow profonda contesto di apprendimento, tra gli altri. Esso fornisce anche il supporto per il ONNX croce-framework standard per IA distribuzione del modello.
AutoML e il Modello di Generatore
Microsoft Automatizzato di Machine Learning (AutoML) può essere utilizzato per selezionare l’appropriato ML di algoritmo e di accompagnamento impostazioni di configurazione nota come hyperparameters, semplicemente fornendo formazione/prova dei dati e l’identificazione di quale colonna è quella in cui i valori devono essere previsti. AutoML può essere utilizzato anche da ML.NET CLI, e le sue API.
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Ma è davvero il Visual Studio del Modello di Generatore di estensione — mostrato nella figura in alto a questo post e di essere lanciato oggi in anteprima — dove Microsoft sta facendo un gioco impressionante. Modello Builder consente agli sviluppatori di scegliere uno scenario, quindi la loro identità set di dati e la colonna di destinazione (etichetta).
Generatore di modello, poi, secondo Microsoft, “rapidamente iterare su molti modelli e featurization condotte a trovare la migliore esecuzione del modello.” Sarà anche generare un modello di formazione e codice del consumo per la migliore esecuzione di un modello, fare il lavoro a breve di incorporamento IA software personalizzato.
Facile come 1-2-3?
Redmond obiettivo è quello di rendere la macchina di apprendimento comune in applicazioni di livello Enterprise come database access è ora, ed è altrettanto facile da aggiungere. È come se la squadra ha fatto “fare clic per aggiungere AI” suoi mantra.
Per un po’, forse, che il mantra rimarrà aspirational. Ma è un obiettivo realistico. Mentre i dati che la scienza non è banale, c’è un sacco di applicato di dati scientifici che possono essere parzialmente o completamente automatizzato. Ci sono anche parti di AI lavori che sono in ogni caso rote e noioso. Dati gli scienziati non hanno a che fare un lavoro manuale, e per i loro clienti e i clienti non si devono pagare loro.
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Qual è lo scenario?
Microsoft AutoML attualmente si rivolge a ML scenari che coinvolgono di classificazione e di regressione. Nel frattempo, non AutoML lato di ML.NET obiettivi di scenari, tra cui l’analisi del sentiment, problema di classificazione, di previsione, di raccomandazioni, di frodi e classificazione di immagini, tra gli altri. Alla fine, AutoML di recuperare il ritardo e l’indirizzo di la maggior parte, se non tutti, di questi scenari. Modello e Costruttore di rendere più conveniente .NETTO agli sviluppatori di sfruttare.
(Nota: il Modello di Generatore di estensione è, per ora, disponibile per l’intero IDE di Visual Studio del prodotto per Windows, e non Visual Studio o di Codice di Visual Studio per Mac)
Stack di coesione
Tenete a mente che Microsoft ha un numero di AI/ML di proprietà oltre ML.NET. Nel cloud, c’è Azure Machine Learning, Cognitive, Servizi di Azure Databricks e la Scintilla ML di Servizi tipo di cluster in HDInsight. Locali, non c’è SQL Server Macchina di Apprendimento di Servizi di varie tecnologie come la Cognitivo Toolkit.
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Microsoft avrà bisogno di razionalizzazione del portafoglio di AI/ML tecnologie e può ben essere che la sua AutoML tecnologia sarà uniter, emergendo come una caratteristica di tutti questi prodotti e servizi. Per il bene del suo ecosistema, Microsoft dovrebbe accelerare la creazione di questa unione. Oggi ML.NET annunci di sembrare un buon segno che si sta facendo proprio questo.
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