A Microsoft anunciou recentemente uma estrutura de código aberto e multiplataforma de primeira linha. O ML.NET foi criado para suportar o aprendizado de máquina para desenvolvedores .NET em todo o mundo. Também pode ser usado para fins acadêmicos como ferramenta de pesquisa. E isso nem é a melhor parte. Você também pode integrar o Infer.NET para fazer parte do ML.NET sob a base de modelagem estatística e aprendizado online. Esse famoso mecanismo de aprendizado de máquina – usado no Office, Xbox e Azure, está disponível no GitHub com a sua versão gratuita sob a licença MIT que pode ser usada em aplicações comerciais. Vejamos o que é o ML.NET – Machine Learning Para a Plataforma .NET.

O ML.NET é uma biblioteca de Machine Learning de software livre para as linguagens de programação C#, F# e VB.NET. Ele também suporta modelos Python quando usado junto com o NimbusML. O ML.NET incluiu funções para engenharia de recursos, como criação de n-grama, e modelos para lidar com classificação binária, classificação de várias classes e tarefas de regressão. Tarefas adicionais de Machine Learning, como sistemas de recomendação e detecção de anomalias, foram adicionadas e outras abordagens, como a aprendizagem profunda (Deep Learning), serão incluídas em versões futuras.

O ML.NET é um framework de aprendizado de máquina de código aberto e multi-plataforma que torna o aprendizado de máquina acessível aos desenvolvedores da plataforma .NET.

O ML.NET permite que os desenvolvedores .NET desenvolvam seus próprios modelos e insiram o aprendizado de máquina personalizado em seus aplicativos, usando o .NET, mesmo sem conhecimento prévio no desenvolvimento ou ajuste de modelos de aprendizado de máquina.

O ML.NET foi originalmente desenvolvido no Microsoft Research e evoluiu para uma estrutura significativa sendo usado em muitos grupos de produtos da Microsoft, como Windows, Bing, PowerPoint, Excel e muito mais.

O ML.NET permite tarefas de aprendizado de máquina, como classificação (por exemplo: classificação de texto, análise de sentimento) e regressão (por exemplo, predição de preço).

Juntamente com esses recursos de Machine Learning, o ML.NET também traz o primeiro rascunho de APIs .NET, usando modelos para previsões, bem como os principais componentes desse framework, como algoritmos de aprendizado, transformações e estruturas de dados.

A estrutura do ML.NET é construída sobre o .NET Core e o .NET Standard, herdando a capacidade de executar várias plataformas no Linux, Windows e MacOS. Embora o framework ML.NET seja novo, suas origens começaram em 2002 como um projeto da Microsoft Research chamado TMSN (busca e navegação por mineração de texto) para uso interno em produtos da Microsoft. Mais tarde, foi renomeado para TLC (o código de aprendizagem) por volta de 2011. ML.NET foi derivado da biblioteca TLC e superou em grande parte o seu pai, diz o Dr. James McCaffrey, da Microsoft Research.

O ML.NET é executado no Windows, Linux e MacOS usando o .NET Core ou o Windows usando o .NET Framework. Arquitetura 64 bits é suportada em todas as plataformas e 32 bits é suportado no Windows, exceto para as funcionalidades relacionadas ao TensorFlow, LightGBM e ONNX.


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Referências:

What is ML.NET?

Machine Learning for .NET

Microsoft’s ML.NET: A blend of machine learning and .NET