ML.NET 3.0: Microsoft がクロスプラットフォーム フレームワークをアップグレードしてディープ ラーニングと AI コンピューティングの効率を強化

Microsoft は、11 月 29 日にクロスプラットフォームの機械学習フレームワーク ML.NET 3.0 のリリースを発表しました。今回のアップデートでは主にディープラーニング機能の強化、ML.NETのデータ処理能力の向上、Intel oneDAL加速トレーニング技術や自動機械学習などの機能の追加が行われます。書き換えられた内容は次のとおりです: ▲ 画像ソース Microsoft

このサイトは、ML.NET

3.0 が「オブジェクト検出」や「固有表現認識」、「質問」などの多数の深層学習機能を提供していることに気付きました。および回答処理」など。

その中で、「オブジェクト検出」は、画像内のさまざまなタイプのエンティティを見つけて分類できます

. 公式の紹介によると、オブジェクト検出はコンピューター ビジョンのタスクです。画像分類は密接に関連していますが、分類は比較的洗練されています。画像に異なる種類のオブジェクトが含まれている場合、当局は関連する機能を使用することを推奨しています。

固有表現認識と質問と回答の処理は、Microsoft が新たに追加した TorchSharp API に基づいています。これは、Microsoft Research の最新テクノロジと、TorchSharp の Transformer ニューラル ネットワーク アーキテクチャを組み合わせた .NET ライブラリです。上記の機能を実現するための基盤として、TorchSharp RoBERTa のテキスト分類機能が使用されます。 さらに、Microsoft は ML.NET

2.0 をリリースした直後に、Intel の oneDAL 高速トレーニング テクノロジのサポートを提供すると発表しました。この機能は現在

ML.NET で利用可能です

3.0 でデビューし、データ分析と機械学習のプロセスを大幅に高速化できます。

Microsoft は、 ML.NET 3.0 自動機械学習 (AutoML) 機能も更新しました。これにより、ステートメントの類似性、質問と回答の処理、オブジェクト検出などの機能が提供され、開発者が最適なものを選択できるようになります。適切なモデルとパラメーターにより、開発者は機械学習モデルを設計しやすくなります。

このサイトでは、

ML.NET に継続的なリソース監視機能が追加され、 AutoML.IMonitor

を通じて RAM とハード ディスク領域の使用状況を監視できるようになったことがわかりました。開発者が制御できるようにする 長期的な実験では、RAM または ROM の不足による実行中のプロセスのクラッシュを防ぐことができ、開発者はプロセスのさまざまなパラメータを視覚的に確認することもできます。

ML.NET 3.0 には、テンソル演算に特に使用される新しい API セットである Tensor Primitives も統合されており、人工知能の数学的演算における .NET の適用をさらに促進できます。この API は、ハードウェアの内部命令セットを使用してコンピューティング効率を加速するだけでなく、Generic Math の原理と概念を組み合わせており、「開発者が複雑な数学と面倒なデータを処理するための強力なツール」であると主張しています。

書き換える必要がある内容は次のとおりです。 ▲ 画像ソース Microsoft

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