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微软推出跨平台框架ML.NET3.0版:强化深度学习、加强AI效率

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微软推出跨平台框架ML.NET3.0版:强化深度学习、加强AI效率

IT之家 11 月 29 日消息,微软日前宣布推出跨平台机器学习框架 ML.NET 3.0,主要强化了深度学习功能,改进 ML.NET 数据处理能力,并添加了英特尔 oneDAL 加速训练技术,以及自动机器学习等功能。▲ 图源微软IT之家注意到,ML.NET 3.0 提供了多项深度学习功能,包含“物体检测”、“命名实体辨识”和“问答处理”等。其中“物体检测”能够在图像中定位并分类不同类型的实体,官方介绍称,物体检测是一项电脑视觉任务,和“图像分类”关系密切,但分类相对更精细,当影像中包含不同类型的物体时,官方建议使用相关功能。而命名实体辨识和问答处理基于微软新添加的 TorchSharp API,该API 是一个.NET 库,号称结合了微软研究院的最新技术与 TorchSharp 中 Transformer 神经网络架构,并通过现有的 TorchSharp RoBERTa 文字分类功能作为基础,从而实现了上述功能。此外,微软在先前发布 ML.NET 2.0 不久后,便宣布要为英特尔的oneDAL 加速训练技术提供支持,目前这项功能已经在 ML.NET 3.0 中登场,能够显著加速数据分析和机器学习过程。微软还更新了 ML.NET 3.0 自动机器学习(AutoML)功能,带来了语句相似性、问答处理和物体侦测等功能,能够协助开发者选择最适合的模型和参数,令开发者更容易设计机器学习模型。IT之家同时发现,ML.NET 现在具有连续资源监控能力,可以通过 AutoML.IMonitor 监控 RAM 和硬盘空间使用情况,便于开发者控制长期运作的实验,避免运行的进程因 RAM 或 ROM 不足导致崩溃,同时便于开发者直观地查看进程的各项参数。ML.NET 3.0 还整合了 Tensor Primitives,这是一套专门用于张量运算的新 API,能够进一步推进.NET 在人工智能数学运算的应用。该 API 不仅运用硬件内部指令集来加速运算效率,还结合泛型数学(Generic Math)的原理概念,号称是“开发者处理复杂数学和繁琐数据的强大工具”。▲ 图源微软

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