マイクロソフトがML.NET 3.0をリリース、ディープラーニング機能を拡張

11月29日、海外メディアの報道によると、マイクロソフトは最近、機械学習モデルを.NETアプリケーションに統合できる同社のオープンソースのクロスプラットフォーム機械学習フレームワークの最新バージョンであるML.NET 3.0をリリースしたという。

ML.NET 3.0 には、オブジェクト検出、名前付きエンティティ認識、質問応答における新しいディープラーニング機能が含まれています。これらのディープラーニング シナリオは、TorchSharp および ONNX モデルとの統合と相互運用性を通じてサポートされます。バージョン 3.0 では、LightGBM 勾配ブースティング フレームワークとの統合も更新されています。

ML.NET 3.0 では、DataFrame と新しい IDataView 相互運用性機能の強化とバグ修正により、データ処理シナリオのサポートも改善されています。データの読み込み、検査、変換、視覚化の機能がさらに強化されました。

Microsoft は 5 月に ML.NET Model Builder でのオブジェクト検出を発表しました。これらの機能は、ML.NET 3.0 で導入された TorchSharp ベースのオブジェクト検出 API 上に構築されています。オブジェクト検出 API は、Microsoft Research の最新テクノロジの一部を活用しており、TorchSharp で構築された Transformer ベースのニューラル ネットワーク アーキテクチャを搭載しています。オブジェクト検出は、Microsoft ML.TorchSharp 3.0.0 パッケージに含まれています。

ML.NET 3.0 は、質問応答や名前付きエンティティの認識などの自然言語処理領域も提供します。これらのシナリオは、ML.NET 2.0 で導入された既存の TorchSharp RoBERTa テキスト分類機能上に構築することで実現できます。 ML.NET 3.0 には、文の類似性、質問への回答、オブジェクトの検出をサポートするようになった AutoML Sweeper などの新しい自動機械学習 (AutoML) 機能が追加されました。

ML.NET 3.0 では、データ読み込みシナリオの拡張など DataFrame が更新され、SQL データベースからのデータのインポートとエクスポートがサポートされるようになりました。これは ADO を介して行われます。 SQL 準拠のデータベースをサポートする NET です。また、DataFrame では、列の複製とバイナリ比較のシナリオの演算パフォーマンスが向上しました。算術演算を実行する際の null 値の処理が改善され、データ変換時に必要な手順が少なくなりました。長い名前の列の読みやすい出力を改善するためにデバッガーを改良しました。テンソル プリミティブには、テンソル操作をサポートするための新しい API のセットが含まれています。

Microsoft は現在、.NET 9 と ML.NET 4.0 の計画に取り組んでいます。一方、同社は、モデル ビルダーと ML.NET CLI が ML.NET 3.0 バージョンで動作するように更新される予定であるとユーザーは予想していると述べています。計画には、ディープラーニングのシナリオと統合の拡張、および DataFrame の機能強化も含まれています。最後に、Microsoft は、System.Numerics.Tensors の API を拡張し、ML.NET に統合し続けていくと述べました。