ML.NET是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架(Windows,Linux,macOS)。使用ML.NET,开发人员可以利用他们现有的工具和技能组,通过为情感分析,推荐,图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型,将自定义AI开发并注入其应用程序。

今天我们宣布推出ML.NET 1.0 RC(Release Candidate)(1.0.0-preview版本),这是在2019年第二季度发布最终ML.NET 1.0 RTM 之前的最后预览版本。

很快,我们将结束2018年5月开源的伟大旅程中首个主要里程碑,当时将ML.NET v0.1作为开源发布。从那时起,我们一直坚持月发布共计12个预览版本,如下面的路线图所示:

在此版本(ML.NET 1.0 RC)中,我们最初总结了我们的主要API更改。对于下一个开发周期,我们专注于改进文档和样本,并在需要时解决主要的关键问题。

目标是避免向前发展任何新的突破性变化。

ML.NET 1.0 RC的更新范围

  • ML.NET包的稳定版与预览版的分离:标题ML.NET 1.0,ML.NET中的大部分功能(约95%)将作为稳定版本发布(版本1.0)。

    您可以在此处查看“稳定”包和类的参考列表

    但是,有一些功能区域在发布ML.NET 1.0时仍然不会处于RTM状态。仍保留为预览的这些功能被归类为具有该版本的预览包0.12.0-preview

    ML.NET 1.0发布后将继续处于预览状态的主要包是以下(0.12 version packages):

    • TensorFlow组件
    • Onnx组件
    • TimeSeries组件
    • 推荐组件

    您可以在此处查看“1.0之后”预览包和类(0.12.0-preview)的完整参考列表

  • IDataView迁移到Microsoft.ML命名空间:此版本中的一个变化是我们已根据收到的反馈将IDataView移回Microsoft.ML命名空间。

  • TensorFlow支持修复: TensorFlow是一个开源机器学习框架,用于深度学习场景(如计算机视觉和自然语言处理)。ML.NET支持使用TensorFlow模型,但在ML.NET版本0.11中,已经为1.0 RC版本修复了一些问题。

    您可以在此处查看运行TensorFlow模型的ML.NET代码示例。

  • ML.NET 1.0 RC发行说明:您可以在此处查看1.0 RC的其他发行说明。

突破ML.NET 1.0 Release Candidate的变化

为方便起见,如果要将代码从ML.NET v0.11 移动到v0.12,可以查看影响我们样本的重大更改列表

计划在生产环境使用?

如果您在应用程序中使用ML.NET并希望投入生产,您可以与ML.NET团队的工程师交谈:

  • 在您的应用程序中成功实现ML.NET的帮助。
  • 提供有关ML.NET的反馈。
  • 演示您的应用程序,并可能在ML.NET主页,.NET博客或其他Microsoft频道上展示它。

如果您希望ML.NET团队的成员与您联系,请填写此表并在最后留下您的联系信息。

在ML.NET 1.0发布之前做好准备!

如前所述,ML.NET 1.0几乎就在这里!您可以通过研究以下资源在发布之前做好准备:

在这里开始使用ML.NET。

接下来,进一步探索其他一些资源:

我们将通过提交有关ML.NET GitHub仓库中的任何建议或增强功能的问题来感谢您的反馈,以帮助我们塑造ML.NET并使.NET成为机器学习的理想平台。

ML.NET让我们的机器学习快乐编码!

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