微軟釋ML.NET 1.1版 同時更新預覽階段的模型建置工具

由微軟研究院開發的機器學習框架ML.NET，在今年Build大會中推出了1.0正式版，如今微軟再次更新框架提供的算法推出ML.NET 1.1，同時也更新了仍在預覽階段的ML.NET模型建置工具（Model Builder），新增問題分類樣板以及改進模型建置各步驟功能。ML.NET提供.NET開發人員簡單且熟悉的機器學習開發工具，以在應用程序中加入自定義的機器學習模型，創建情感分析、推薦以及圖像分類等應用。微軟在ML.NET 1.0中加入自動化機器學習AutoML功能，能自動決定使用於數據的算法，幫助開發者快速創建機器學習模型。

微軟在ML.NET 1.1中，爲IDataview加入支持內存圖像類型，而IDataView是.NET生態系統各函式庫共享的類型。在以前的ML.NET版本中，當開發者在模型中處理圖像時，像是以TensorFlow或是ONNX模型爲圖像評分時，開發者須要指定磁盤中的路徑，從檔案中加載圖像，但在ML.NET 1.1中，開發者能夠使用內存中的圖像，並直接進行處理。Azure異常偵測團隊爲ML.NET的時間序列NuGet套件，貢獻了一個名爲SrCnnAnomalyDetection的異常偵測算法，這個仍在預覽階段的算法，使用了超高分辨率的深度卷積網絡，讓開發者應用來偵測各類異常事件，特別的是，這個演算不須要任何事先的訓練，能夠開箱即用。另外，時間序列NuGet套件中，還提供全新的時間序列預測組件，讓開發者能夠實做基於奇譜分析（Singular Spectrum Analysis，SSA）的時間序列預測分析模型，目前也正在預覽階段。而在ML.NET 1.0加入的模型建置工具，可以爲開發者在Visual Studio中，提供可視化接口建置、訓練和客製化自定義機器學習模型，並支持自動化人工智能功能，自動探索數據適用的機器學習算法和設定。微軟持續更新這個模型建置工具，在ML.NET 1.1版本中，增長了新的問題分類樣板，讓開發者能夠分類表格數據，其使用多重分類法，能夠將資料分紅三個以上的類別，適合的情境像是電子郵件分類或是GitHub問題等。