ML.NET 3.0: Microsoft aktualisiert das plattformübergreifende Framework, um die Effizienz von Deep Learning und KI-Computing zu verbessern

Microsoft gab am 29. November die Einführung des plattformübergreifenden Frameworks für maschinelles Lernen ML.NET 3.0 bekannt. Dieses Update verbessert hauptsächlich die Deep-Learning-Funktion, verbessert die Datenverarbeitungsfunktionen von ML.NET und fügt Funktionen wie die beschleunigte Trainingstechnologie Intel oneDAL und automatisches maschinelles Lernen hinzu

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Diese Website hat festgestellt, dass ML.NET 3.0 eine Reihe von Deep-Learning-Funktionen bietet, darunter „Objekterkennung“, „Erkennung benannter Entitäten“ und „Frage- und Antwortverarbeitung“.

Unter diesen kann die „Objekterkennung“ verschiedene Arten von Entitäten in Bildern lokalisieren und klassifizieren. Laut der offiziellen Einführung ist die Objekterkennung eine Computer-Vision-Aufgabe und steht in engem Zusammenhang mit der „Bildklassifizierung“, aber der Klassifizierung ist relativ verfeinert, wenn Bilder unterschiedliche Arten von Objekten enthalten. Beamte empfehlen die Verwendung entsprechender Funktionen.

Die benannte Entitätserkennung sowie die Frage- und Antwortverarbeitung basieren auf der neu hinzugefügten TorchSharp-API von Microsoft, einer .NET-Bibliothek, die angeblich die neueste Technologie von Microsoft Research mit der neuronalen Netzwerkarchitektur Transformer in TorchSharp und dem vorhandenen TorchSharp kombiniert RoBERTa-Text Die Klassifizierungsfunktion wird als Grundlage für die Implementierung der oben genannten Funktionen verwendet.

Darüber hinaus kündigte Microsoft kurz nach der Veröffentlichung von ML.NET 2.0 an, dass es Unterstützung für die beschleunigte Trainingstechnologie oneDAL von Intel bieten wird. Diese Funktion ist jetzt in ML.NET 3.0 verfügbar, was die Datenanalyse erheblich beschleunigen kann . und maschineller Lernprozess.

Microsoft hat außerdem die Funktion für automatisches maschinelles Lernen (AutoML) von ML.NET 3.0 aktualisiert, die Satzähnlichkeit, Frage- und Antwortverarbeitung, Objekterkennung und andere Funktionen bietet, die Entwickler bei der Auswahl der am besten geeigneten Modelle und Parameter unterstützen können Entwicklung Es erleichtert Benutzern das Entwerfen von Modellen für maschinelles Lernen.

Diese Website hat außerdem herausgefunden, dass ML.NET jetzt über Funktionen zur kontinuierlichen Ressourcenüberwachung verfügt. Sie können die RAM- und Festplattenspeichernutzung über AutoML.IMonitor überwachen, was es Entwicklern erleichtert, langfristige Experimente zu steuern und laufende Prozesse zu vermeiden RAM oder nicht genügend ROM führen zu Abstürzen und ermöglichen es Entwicklern außerdem, verschiedene Parameter des Prozesses visuell anzuzeigen.

ML.NET 3.0 integriert auch Tensor Primitives, einen neuen Satz von APIs für Tensoroperationen, die die Anwendung von .NET in mathematischen Operationen der künstlichen Intelligenz weiter fördern können. Diese API nutzt nicht nur den internen Befehlssatz der Hardware, um die Recheneffizienz zu beschleunigen, sondern kombiniert auch die Prinzipien und Konzepte von Generic Math und behauptet, „ein leistungsstarkes Werkzeug für Entwickler zur Verarbeitung komplexer Mathematik und langwieriger Daten“ zu sein.

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