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ML.NET 1.1 發布,模型構建器升級和新的異常檢測演算法

←手機掃碼閱讀     admin @ 2019-06-17 , reply:0

ML.NET 1.1 已發布。ML.NET 是一個跨平台的機器學習框架,旨在讓 .NET 開發者更快上手機器學習,它允許 .NET 開發者開發他們自己的模型,並將自定義 ML 注入到應用程序中。

1.1 的更新亮點包括針對 ML.NET 的更新,以及用於 Visual Studio 的 Model Builder 的更新。

針對 ML.NET 的更新

在 IDataview 中增加對內存(In-Memory)「圖像類型」的支持

在舊版本的 ML.NET 中,每當在模型中使用圖像時(例如使用圖像對 TensorFlow 或 ONNX 模型進行評分時),我們需要從指定文件路徑的驅動器的文件夾中載入圖像。但在 ML.NET 1.1 中,現在可以載入內存中的圖像並直接處理它們。

新的異常檢測演算法(預覽階段)

在時間序列 NuGet 包(Time Series NuGet package)中添加了一個名為 SrCnnAnomalyDetection 的新異常檢測演算法(Anomaly Detection algorithm)。此演算法基於超解析度深度卷積網路(Super-Resolution Deep Convolutional Network.,它優點之一是不需要任何先前的訓練。

如要進一步學習,請參閱這段進行異常檢測的示例代碼

新的時間序列預測組件(預覽階段)

添加到時間序列 NuGet 包中的這一新功能允許我們實現基於 Singular Spectrum Analysis(SSA) 的時間序列預測模型。

它在 ML.NET 中被命名為AdaptiveSingularSpectrumSequenceModeler。當數據具有某種周期性組件時,這種類型的時間序列預測非常有用,其中事件具有因果關係,並且它們在某個時間點發生(或未發生)。例如,受不同海運(假日季節、銷售時間表和周末等)影響的銷售預測或時間成分重要的任何其他類型的數據。

相關示例代碼點此查看

針對 Model Builder 的更新

此版本的模型構建器增加了對新方案的支持,並解決了許多用戶報告的問題。

引入新的 Issue 分類模板

此方案使用戶能夠添加對將表格數據分類到許多類的支持。該模板使用多類(multi-class)的分類方式,可用於將數據分類為 3 個以上的類別。例如,可以使用此模板預測 GitHub issue、用戶提交的工單,以及將電子郵件分類到不同的類別和更多場景。

改進評估步驟

評估步驟(Evaluate step)現在會顯示有關所探索的頂級模型的更多正確信息。這是大多數用戶報告的請求修復的錯誤。

改進代碼生成步驟

通過引用項目名稱來改進易於使用生成代碼的指令。

詳細更新內容請查看發布公告


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來源:OsChina
連結:https://www.oschina.net/news/107497/ml-net-1-1-released
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