ML.NET 1.0
公開日: 5月 06, 2019
開発者は、ML.NET によって、分類、回帰、クラスタリング、優先度付け、推奨事項、異常検出などの ML タスクに基づいて、シナリオに的を絞ったモデルを作成できます。TensorFlow などの他のディープ ラーニング フレームワークとも統合でき、ONNX を使用した相互運用が可能です。 開発者は、データ サイエンスや機械学習の高度な専門知識を習得する必要なく、ML.NET を使用することでこれらのタスクを遂行できます。
開発者は、ML.NET によって、分類、回帰、クラスタリング、優先度付け、推奨事項、異常検出などの ML タスクに基づいて、シナリオに的を絞ったモデルを作成できます。TensorFlow などの他のディープ ラーニング フレームワークとも統合でき、ONNX を使用した相互運用が可能です。 開発者は、データ サイエンスや機械学習の高度な専門知識を習得する必要なく、ML.NET を使用することでこれらのタスクを遂行できます。