माइक्रोसॉफ्ट ने हाल ही में ML.NET 3.0 पेश किया है, जो उसके अग्रणी मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म का नवीनतम संस्करण है जो ओपन-सोर्स, बहुमुखी है और मशीन लर्निंग मॉडल को .NET अनुप्रयोगों में एकीकृत करने में सक्षम बनाता है। माइक्रोसॉफ्ट ने 27 नवंबर को इस उन्नत संस्करण की घोषणा की, और डेवलपर्स इसे dotnet.microsoft.com के माध्यम से आसानी से एक्सेस कर सकते हैं।
ML.NET 3.0 की उत्कृष्ट विशेषता इसकी विस्तारित गहन शिक्षण क्षमताएं हैं, जिसमें ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, नामित इकाई पहचान और प्रश्न उत्तर शामिल हैं। इन कार्यात्मकताओं को टॉर्चशार्प और ओएनएनएक्स मॉडल के साथ एकीकरण और अनुकूलता द्वारा सशक्त बनाया गया था। इसके अतिरिक्त, हालिया रोल-आउट लाइटजीबीएम ग्रेडिएंट बूस्टिंग फ्रेमवर्क के साथ पहले के एकीकरण को भी बढ़ाता है।
ML.NET 3.0 डेटाफ़्रेम में अपने शक्तिशाली संवर्द्धन और बग फिक्स के सौजन्य से डेटा प्रोसेसिंग परिदृश्यों के लिए अपने समर्थन को मजबूत करता है। यह नई IDataView इंटरऑपरेबिलिटी सुविधाओं को भी पेश करता है, जो डेटा लोडिंग, निरीक्षण, परिवर्तन और विज़ुअलाइज़ेशन से संबंधित कार्यों को पहले की तुलना में अधिक शक्तिशाली बनाता है।
मई में जारी एक अपडेट में, Microsoft ने इस ML.NET Model Builder में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन का प्रचार किया था। ये सुविधाएँ टॉर्चशार्प-सशक्त ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एपीआई के शीर्ष पर बनाई गई हैं, जो नवीनतम ML.NET 3.0 का एक हिस्सा हैं। ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एपीआई माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च की कुछ नवीन तकनीकों को अपनाता है और टॉर्चशार्प से बने ट्रांसफार्मर-आधारित न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर द्वारा समर्थित है। इसके अलावा, यह ऑब्जेक्ट डिटेक्शन सुविधा Microsoft ML.TorchSharp 3.0.0 पैकेज में शामिल है।
उपर्युक्त के अलावा, ML.NET 3.0 मजबूत प्रश्न उत्तर और नामित इकाई मान्यता ढांचे सहित प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए उल्लेखनीय अवसर प्रदान करता है। इन परिदृश्यों को ML.NET 2.0 में पेश किए गए मौजूदा TorchSharp RoBERTa टेक्स्ट वर्गीकरण सुविधाओं के शीर्ष पर बनाकर अनलॉक किया गया है। इसके अलावा, अद्यतन संस्करण नई स्वचालित मशीन लर्निंग (ऑटोएमएल) क्षमताओं के साथ आता है जिसमें ऑटोएमएल स्वीपर अब वाक्य समानता, प्रश्न उत्तर और वस्तु का पता लगाने में सहायता करता है।
डेटाफ़्रेम ने ML.NET 3.0 में कई अपडेट किए हैं, जिससे डेटा लोडिंग परिदृश्यों में वृद्धि हुई है और डेटा अब SQL डेटाबेस से आयात और निर्यात योग्य हो गया है। यह ADO.NET के माध्यम से संभव हुआ है, जो SQL-समर्थक डेटाबेस के साथ संगत है। डेटाफ़्रेम ने अंकगणितीय संचालन करते समय शून्य मान हैंडलिंग में सुधार के साथ-साथ कॉलम क्लोनिंग और बाइनरी तुलना परिदृश्यों में अपने अंकगणितीय प्रदर्शन को भी बढ़ाया है। इसके परिणामस्वरूप डेटा परिवर्तन में कम चरणों की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, व्यापक कॉलम नामों वाले ग्रिड के लिए बेहतर पठनीय आउटपुट सुनिश्चित करने के लिए डिबगर सुधार किए गए हैं। यह टेंसर प्रिमिटिव्स के तहत टेंसर संचालन का समर्थन करने के लिए एपीआई का एक नया सेट भी पेश करता है।
AppMaster जैसे नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म की तरह ही, Microsoft भी नवप्रवर्तन और सुधार करना जारी रखता है। टेक दिग्गज समवर्ती रूप से .NET 9 और ML.NET 4.0 के लिए भी योजनाएं विकसित कर रहा है। इस बीच, कंपनी ने प्रतिबद्धता जताई कि उपयोगकर्ता ML.NET 3.0 रिलीज के पूरक के लिए मॉडल बिल्डर और ML.NET CLI के लिए अपग्रेड की उम्मीद कर सकते हैं। Microsoft डेटाफ़्रेम में संवर्द्धन पेश करते हुए गहन शिक्षण परिदृश्यों और एकीकरणों का विस्तार करने की भी योजना बना रहा है। अंत में, कंपनी ने System.Numerics.Tensors में API का विस्तार करने और उन्हें ML.NET में एकीकृत करने के अपने इरादे का खुलासा किया।
