Die Integration von KI in neue oder bestehende Softwarelösungen ist eine immer häufige aufkommende Anforderung. Mit ML.NET lassen sich Ihre bestehenden .NET Softwarelösungen bzw. Anwendungen mit geringem Aufwand durch KI Funktionalitäten erweitern.
Was ist ML.NET?
ML.NET ist ein kostenloses, plattformübergeifendes Open Source-Framework für maschinelles Lernen, das Ihnen das Erstellen von benutzerdefinierten Lösungen für maschinelles Lernen und das Integrieren derselben in Ihre .NET-Anwendungen ermöglicht. Mit den ML.NET-APIs können Sie KI-Features in Ihre Anwendungen bzw. Apps integrieren, indem Sie Ihre .NET-Kenntnisse einsetzen.
- ML.NET ermöglicht es .NET-Entwicklern, ihre eigenen Modelle zu entwickeln und benutzerdefiniertes maschinelles Lernen in ihre Anwendungen mit .NET einzubinden, auch ohne langjährige Erfahrung in der Entwicklung oder Optimierung von maschinellen Lernmodellen.
- ML.NET wurde ursprünglich von Microsoft Research entwickelt und hat sich in den letzten zehn Jahren zu einem bedeutenden Framework entwickelt und wird in vielen Produktgruppen von Microsoft wie Windows, Cognitive Services, Bing, PowerPoint, Excel und anderen eingesetzt.
- ML.NET ermöglicht maschinelle Lernaufgaben wie Klassifikation (z.B.: Unterstützung der Textklassifizierung, Sentimentanalyse) und Regression (z.B. Preisvorhersage) u.v.m.
- ML.NET unterstützt die Verwendung von TensorFlow-Modellen für Bildklassifizierungsszenarien und Texteingaben (NLP).
- ML.NET unterstützt ONNX. ONNX ist ein offenes und interoperables Modellformat, das es ermöglicht, in einem Framework trainierte Modelle (z.B. scikit-learn, TensorFlow, xgboost, etc.) für die Verwendung in einem anderen Framework (wie z.B. ML.NET) zu verwenden.
ML.NET ONNX (Quelle: Microsoft)
ML.NET Kernkomponenten / Architektur
*** Aktuelles zu ML.NET ***
Am 5 April 2019 wurde ML.NET 1.0 RC (Release Candidate) freigegeben (Mehr Infos)
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