マイクロソフトがML.NETクロスプラットフォーム機械学習フレームワークをオープンソース化し、AIをさらに一歩前進させる

現地時間5月7日、米国シアトルでMicrosoft Buildカンファレンスが開催され、マイクロソフトは開発者向けの一連の新製品を発表しました。 Microsoft は、この製品シリーズのリリースと同時に、オープンソースの機械学習フレームワークである ML.NET も発表しました。 ML.NET を使用すると、開発者は機械学習モデルの開発や調整に関する専門知識を持たなくても、既存のモデルを直接使い始めることができます。

ML.NET は、.NET 開発者が機械学習モデルの開発や調整の専門知識を必要とせずに、独自のモデルを開発し、カスタマイズされた機械学習機能をアプリケーションに組み込むことができるクロスプラットフォーム フレームワークです。

ML.NET は Microsoft Research によって開発され、過去 10 年間で重要なフレームワークに成長しました。Windows、Bing、Azure など、Microsoft の多くの製品チームで使用されています。

このプレビュー リリースでは、ML.NET は分類 (テキスト分類、感情分析など)、回帰 (予測、価格推定など) などの機械学習タスクをサポートします。

Microsoft は、上記のタスクのサポートを発表するとともに、モデルのトレーニングと予測を行うための .NET API のドラフトや、学習アルゴリズム、変換、コア機械学習データ構造などのこのフレームワークのコア コンポーネントもリリースしました。

ML.NET はフレームワークであるため、TensorFlow、Accord.NET、CNTK などの一般的な機械学習ライブラリを追加するように拡張できることに注意してください。 ML.NET オープンソース エコシステムでは、Microsoft は内部機能のさらなる充実に取り組んでおり、ML.NET は .NET 開発者により最適化された機械学習開発エクスペリエンスをもたらすことができます。

ML.NET オープンソース コミュニティに参加することで、このツールを将来さらに迅速に開発できるようになります。 GitHub アドレスは次のとおりです。

https://github.com/dotnet/machinelearning

ML.NET は進化を続け、TensorFlow、Caffe2、CNTK などの人気のディープ ラーニング ライブラリや、Accord.NET などの一般的なディープ ラーニング ライブラリのサポートを継続的に追加し、その機能は推奨システム、異常検出、その他のディープ ラーニング手法などの他の機械学習シナリオに拡張できます。

ML.NET では、Azure Machine Learning と Cognitive Service の既存のエクスペリエンスも追加され、コードファースト アプローチが可能になり、ローカル アプリケーションの展開がサポートされ、ユーザーが独自のモデルを構築できるようになります。

ML.NET に関する詳細は以下をご覧ください。

ML.NET コア コンポーネント

ML.NET は .NET Foundation の一部としてリリースされ、リポジトリには、モデルのトレーニングと使用のための .NET C# API、さまざまな変換、回帰や分類などの多くの一般的な機械学習タスクが含まれています。

ML.NET の目標は、前処理、特徴エンジニアリング、モデリング、評価、および操作を通じて、.NET アプリケーションにディープラーニング機能を追加する E2E ワークフローを提供することです。

次の表は、ML.NET 0.1 でリリースされたコンポーネントの完全なリストです。

Microsoft は、ML.NET の API をユニバーサルにして、CNTK、Accord.NET、TensorFlow などのフレームワークやその他のライブラリを共有 API を通じて使用できるようにすることを目標としていると述べています。

ML.NET をインストールして、既存のさまざまな機能を体験できるようになりました。詳細については、以下を参照してください。

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