Microsoft は最近、オープンソースで汎用性があり、機械学習モデルを .NET アプリケーションに統合できる先駆的な機械学習プラットフォームの最新バージョンである ML.NET 3.0 を発表しました。 Microsoft は 11 月 27 日にこの高度なバージョンを発表し、開発者は dotnet.microsoft.com を通じて簡単にアクセスできます。
ML.NET 3.0 の優れた機能は、オブジェクト検出、固有表現の識別、質問応答を含む、深層学習機能が拡張されていることです。これらの機能は、TorchSharp および ONNX モデルとの統合と互換性によって強化されました。さらに、最近のロールアウトにより、LightGBM 勾配ブースティング フレームワークとの以前の統合も強化されています。
ML.NET 3.0 は、DataFrame の強力な機能強化とバグ修正により、データ処理シナリオのサポートを強化しています。また、新しい IDataView 相互運用機能も導入され、データの読み込み、検査、変換、視覚化に関連するタスクが以前よりも強力になります。
5 月にリリースされたアップデートで、Microsoft はこのML.NET Model Builderでのオブジェクト検出を公開しました。これらの機能は、最新の ML.NET 3.0 の一部である、TorchSharp を活用したオブジェクト検出 API の上に構築されています。オブジェクト検出 API は、Microsoft Research のいくつかの新しい技術を採用しており、TorchSharp で作成された Transformer ベースのニューラル ネットワーク アーキテクチャによって支えられています。さらに、このオブジェクト検出機能は Microsoft ML.TorchSharp 3.0.0 パッケージに含まれています。
前述に加えて、ML.NET 3.0 は、堅牢な質問応答や固有表現認識フレームワークなど、自然言語処理のための注目すべき手段を提供します。これらのシナリオは、ML.NET 2.0 で導入された既存の TorchSharp RoBERTa テキスト分類機能を上に構築することによって解放されました。さらに、更新されたバージョンには、新しい自動機械学習 (AutoML) 機能が搭載されており、AutoML Sweeter が文の類似性、質問応答、オブジェクト検出を支援するようになりました。
DataFrame は ML.NET 3.0 でいくつかの更新を受けており、SQL データベースとの間でデータをインポートおよびエクスポートできるようになり、データ読み込みシナリオが強化されました。これは、SQL をサポートするデータベースと互換性のある ADO.NET によって可能になります。 DataFrame では、列のクローン作成やバイナリ比較のシナリオでの算術パフォーマンスも向上し、算術演算実行時の null 値の処理も向上しました。これにより、データ変換に必要な手順が少なくなります。さらに、デバッガーの改良が行われ、長大な列名を持つグリッドの出力がより読みやすくなりました。また、Tensor Primitives での Tensor 操作をサポートするための新しい API セットも導入されています。
AppMaster のようなノーコード プラットフォームと同様に、Microsoft は革新と改善を続けています。このテクノロジー巨人は、.NET 9 と ML.NET 4.0 の計画も同時に開発しています。それまでの間、同社はユーザーが ML.NET 3.0 リリースを補完するモデル ビルダーと ML.NET CLI のアップグレードを期待できることを約束しました。 Microsoft は、DataFrame の機能強化を導入しながら、深層学習のシナリオと統合を拡張することも計画しています。最後に、同社は System.Numerics.Tensors の API を拡張し、ML.NET に統合する意向を明らかにしました。
