マイクロソフトがクロスプラットフォームフレームワーク ML.NET 3.0 を発表: ディープラーニング機能を強化し、AI コンピューティングの効率を向上

IT Home 11月29日のニュースによると、マイクロソフトは最近、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。これは主にディープラーニング機能の強化、ML.NETデータ処理能力の向上、Intel oneDAL加速トレーニング技術の追加、自動機械学習などの機能が含まれています。

▲ 画像出典：Microsoft

IT Home は、 ML.NET 3.0 が「オブジェクト検出」、「名前付きエンティティ認識」、「質問と回答の処理」など、複数のディープラーニング機能を提供していることに気付きました。

オブジェクト検出は、画像内のさまざまな種類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、物体検出はコンピュータビジョンのタスクであり、「画像分類」と密接に関連していますが、分類は比較的詳細です。画像にさまざまな種類の物体が含まれている場合、公式は関連機能を使用することを推奨しています。

名前エンティティの認識と質問応答処理は、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 ライブラリであり、既存の TorchSharp RoBERTa テキスト分類機能を基盤として使用して上記の機能を実現します。

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 3.0 で利用可能であり、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 の自動機械学習 (AutoML) 機能も更新し、文章の類似性、質問と回答の処理、オブジェクトの検出などの機能を導入しました。これにより、開発者は最適なモデルとパラメータを選択できるようになり、機械学習モデルの設計が容易になります。

IT Home はまた、 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 とハードディスクの領域の使用状況を監視できるようになったことを発見しました。これにより、開発者は長期的な実験を制御しやすくなり、RAM や ROM の不足により実行中のプロセスがクラッシュするのを回避できます。また、開発者がプロ​​セスのさまざまなパラメータを直感的に確認しやすくなります。

ML.NET 3.0 には、テンソル演算専用の新しい API セットである Tensor Primitives も統合されており、人工知能の数学演算における .NET の応用をさらに進化させることができます。この API は、ハードウェアの内部命令セットを使用して計算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、「開発者が複雑な数学と扱いにくい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。

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