Microsoft ML.NET 3.0: Meningkatkan Kemampuan Deep Learning
Microsoft telah merilis ML.NET 3.0, versi terbaru dari kerangka machine learning lintas platform dan sumber terbuka perusahaan, yang memungkinkan integrasi model machine learning ke dalam aplikasi .NET. ML.NET 3.0 menyertakan kemampuan deep learning baru dalam deteksi objek, pengenalan entitas bernama, dan jawaban pertanyaan. Dukungan untuk skenario deep learning ini diaktifkan melalui integrasi dan interoperabilitas dengan model TorchSharp dan ONNX. Rilis 3.0 juga memperbarui integrasi dengan kerangka penguatan gradien LightGBM. Selain itu, ML.NET 3.0 meningkatkan dukungan untuk skenario pemrosesan data dengan peningkatan dan perbaikan bug pada DataFrame dan fitur interoperabilitas IDataView baru. Memuat, memeriksa, mentransformasi, dan memvisualisasikan data telah menjadi lebih kuat. Microsoft pada bulan Mei mengumumkan Object Detection dalam ML.NET Model Builder. Kemampuan ini dibangun di atas API Deteksi Objek yang didukung oleh TorchSharp yang diperkenalkan dalam ML.NET 3.0. API Deteksi Objek memanfaatkan beberapa teknik terbaru dari Microsoft Research dan didukung oleh arsitektur jaringan saraf berbasis Transformer yang dibangun dengan TorchSharp. Deteksi objek termasuk dalam paket Microsoft ML.TorchSharp 3.0.0. ML.NET 3.0 juga menawarkan bidang pemrosesan bahasa alami termasuk jawaban pertanyaan dan pengenalan entitas bernama. Skenario-skenario ini dibuka dengan membangun di atas fitur klasifikasi teks RoBERTa TorchSharp yang sudah ada dalam ML.NET 2.0. Dan ML.NET 3.0 mendapatkan kemampuan automated machine learning (AutoML) baru. Dengan rilis ML.NET 3.0, Microsoft terus memperluas kemampuan deep learning dalam kerangka machine learning .NET mereka, memberikan pengembang alat yang lebih kuat untuk mengintegrasikan model machine learning ke dalam aplikasi mereka.