Microsoft представила обновление среды ML.NET 0.2

Команда разработчиков Microsoft рассказала о новой версии кроссплатформенного фреймворка для машинного обучения ML.NET 0.2. В обновление специалисты включили возможность кластеризации, а также упростили процесс проверки моделей и исправили некоторые ошибки.

Возможности кластеризации

Кластеризация — одна из задач машинного обучения, группирующая наборы элементов на основе их признаков. Это процесс помогает определять схожие черты набора элементов. Такой подход может быть полезен для сортировки новостей по темам, сегментации пользователей на основе их истории покупок или распределения зрителей по жанровым предпочтениям.

Упрощённая проверка моделей

Перекрёстная проверка — процесс контроля стабильности работы пользовательской модели. Такой способ проверки не требует отдельного набора данных, а использует уже заданные параметры обучения. С обновлением у разработчиков появилась возможность использовать этот инструмент.

Работа с CollectionDataSource

В новой версии Microsoft сделала возможным использование CollectionDataSource совместно с ML.NET 0.2. Ниже представлен фрагмент кода, демонстрирующий возможность интеграции:

			var pipeline = new LearningPipeline();
var data = new List() {
           new IrisData { SepalLength = 1f, SepalWidth = 1f 
                         ,PetalLength=0.3f, PetalWidth=5.1f, Label=1},
           new IrisData { SepalLength = 1f, SepalWidth = 1f 
                         ,PetalLength=0.3f, PetalWidth=5.1f, Label=1},
           new IrisData { SepalLength = 1.2f, SepalWidth = 0.5f 
                         ,PetalLength=0.3f, PetalWidth=5.1f, Label=0}
           };
var collection = CollectionDataSource.Create(data);
pipeline.Add(collection);
		

Также команда Mirosoft обновила git-репозиторий и добавила новые примеры использования среды обучения.

Это не первый шаг компании, направленный на развитие искусственного интеллекта. В мае 2018 года Microsoft открыла исходный код ML.NET.