Microsoft yakın zamanda öncü makine öğrenimi platformunun açık kaynaklı, çok yönlü ve makine öğrenimi modellerinin .NET uygulamalarına entegrasyonunu sağlayan en son sürümü olan ML.NET 3.0'ı tanıttı. Microsoft, bu gelişmiş sürümü 27 Kasım'da duyurdu ve geliştiriciler dotnet.microsoft.com üzerinden bu sürüme kolaylıkla erişebiliyor.
ML.NET 3.0'ın öne çıkan özelliği, nesne algılamayı, adlandırılmış varlık tanımlamayı ve soru yanıtlamayı kapsayan genişletilmiş derin öğrenme yetenekleridir. Bu işlevler, TorchSharp ve ONNX modelleriyle entegrasyonlar ve uyumlulukla güçlendirilmiştir. Ek olarak, yakın zamanda kullanıma sunulması LightGBM gradyan güçlendirme çerçevesiyle daha önceki entegrasyonu da geliştiriyor.
ML.NET 3.0, güçlü geliştirmeleri ve DataFrame'e yönelik hata düzeltmeleri sayesinde veri işleme senaryolarına yönelik desteğini güçlendirir. Ayrıca yeni IDataView birlikte çalışabilirlik özellikleri sunarak veri yükleme, inceleme, dönüştürme ve görselleştirmeyle ilgili görevleri eskisinden daha güçlü hale getiriyor.
Mayıs ayında yayınlanan bir güncellemede Microsoft, bu ML.NET Model Builder Nesne Algılama özelliğini kullanıma sunmuştu. Bu özellikler, en son ML.NET 3.0'ın bir parçası olan TorchSharp destekli Nesne Algılama API'lerinin üzerine inşa edilmiştir. Nesne Algılama API'si, Microsoft Research'ün bazı yeni tekniklerini benimser ve TorchSharp ile yapılan Transformer tabanlı bir sinir ağı mimarisi tarafından desteklenir. Üstelik bu nesne algılama özelliği Microsoft ML.TorchSharp 3.0.0 paketinde yer alıyor.
Yukarıda belirtilenlere ek olarak ML.NET 3.0, güçlü soru yanıtlama ve adlandırılmış varlık tanıma çerçeveleri dahil olmak üzere doğal dil işleme için dikkate değer yollar sağlar. Bu senaryoların kilidi, ML.NET 2.0'da sunulan mevcut TorchSharp RoBERTa metin sınıflandırma özelliklerinin üzerine inşa edilerek açıldı. Ayrıca güncellenmiş sürüm, AutoML Sweeper'ın artık cümle benzerliği, soru yanıtlama ve nesne algılamaya yardımcı olduğu yeni otomatik makine öğrenimi (AutoML) yetenekleriyle birlikte geliyor.
DataFrame, ML.NET 3.0'da çeşitli güncellemelerden geçerek veri yükleme senaryolarını güçlendirerek verilerin artık SQL veritabanlarından içe ve dışa aktarılabilmesini sağladı. Bu, SQL destekli veritabanlarıyla uyumlu ADO.NET aracılığıyla mümkün olmaktadır. DataFrame ayrıca, aritmetik işlemler gerçekleştirilirken gelişmiş boş değer işlemenin yanı sıra, sütun klonlama ve ikili karşılaştırma senaryolarındaki aritmetik performansını da artırdı. Bu, veri dönüşümünde daha az adımın gerekli olmasıyla sonuçlanır. Ayrıca, kapsamlı sütun adlarına sahip ızgaralar için daha iyi okunabilir bir çıktı sağlamak amacıyla hata ayıklayıcı iyileştirmeleri yapılmıştır. Ayrıca Tensör Temel Öğeleri kapsamında tensör işlemlerini desteklemek için yeni bir dizi API'yi de tanıtıyor.
Microsoft , AppMaster gibi kodsuz platformlarla aynı çizgide yenilikler yapmaya ve gelişmeye devam ediyor. Teknoloji devi eş zamanlı olarak.NET 9 ve ML.NET 4.0 için de planlar geliştiriyor. Bu arada şirket, kullanıcıların Model Builder ve ML.NET CLI için ML.NET 3.0 sürümünü tamamlayacak yükseltmeler bekleyebileceklerini taahhüt etti. Microsoft ayrıca DataFrame'de iyileştirmeler sunarken derin öğrenme senaryolarını ve entegrasyonlarını genişletmeyi planlıyor. Son olarak şirket, System.Numerics.Tensors'taki API'leri genişletme ve bunları ML.NET'e entegre etme niyetini açıkladı.
