ML.NET – Machine Learning Framework für .NET-Entwickler

Was ist ein Machine Learning Framework?
Sie fragen sich, was ein Framework für maschinelles Lernen ist? Einfach ausgedrückt sind Frameworks für maschinelles Lernen spezialisierte Umgebungen mit integrierten Funktionen, die bei der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen mit hoher Geschwindigkeit und höherer Genauigkeit helfen. Mit eingebauten Algorithmen für maschinelles Lernen gibt ein solches Framework einem Ingenieur für maschinelles Lernen mehr Möglichkeiten, die erforderlichen Modelle zu erstellen und einzusetzen. Microsoft ML.NET ist eines von vielen Frameworks, die es einem Ingenieur für maschinelles Lernen, Datenwissenschaftler und Entwickler ermöglichen, den ML-Lebenszyklus zu vervollständigen.

Durch die Arbeit mit einem Framework für maschinelles Lernen können Entwickler und Geschäftsinhaber ihre Bemühungen, ML-Funktionen in ihre Arbeit zu integrieren, beschleunigen. Sie können die richtigen und anpassungsfähigen Aspekte des maschinellen Lernens in ihre digitalen Lösungen einbauen und die Vorteile nutzen, die mit der Einbeziehung des maschinellen Lernens in den Geschäftsalltag einhergehen. Darüber hinaus können Unternehmen, die ein Framework für maschinelles Lernen wie ML.NET und andere verwenden, die Geschwindigkeit ihres Projekts erhöhen. Das bedeutet, dass sie in einer wettbewerbsintensiven Branche ihre Markteinführungszeit erheblich verkürzen und ihren Benutzern dennoch eine fortschrittliche Anwendung zur Verfügung stellen können. Im weiteren Verlauf unserer Diskussion darüber, was Microsoft ML.NET ist, werden wir über die verschiedenen Merkmale des Frameworks, seine Funktionen und seine Vorteile sprechen.

Leistungsfähigkeit
ML.NET macht es einfacher, die Modelle für maschinelles Lernen in kleine bis große Unternehmensanwendungen einzubinden, indem es ihnen den Übergang zu einer gut ausgebauten und modernen Plattform mit kreativen Möglichkeiten erleichtert. In Bezug auf die Leistung untersuchte eine Gruppe von Wissenschaftlern die leistungsbezogenen Fähigkeiten eines Frameworks wie ML.NET, um maschinelle Lernmodelle in den Anwendungsentwicklungsprozess zu liefern. In diesem Experiment setzten die Wissenschaftler das Framework für maschinelles Lernen von Microsoft großen Datensätzen aus, die eine numerische Matrix mit einer Hash-Funktion enthielten.

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