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El marco ML.Net agrega scoring de TensorFlow

[02/10/2018] Microsoft ha actualizado su marco de aprendizaje automático de código abierto ML.Net, ajustando su versión beta 0.5 con el scoring de modelos de TensorFlow como una transformación a ML.Net. Esta capacidad permite el uso de un modelo existente del toolkit de aprendizaje profundo y aprendizaje automático TensorFlow de Google en un experimento ML.Net.

Novedades en ML.Net 0.5

La versión 0.5 comienza añadiendo soporte para aprendizaje profundo, con la clase TensorFlow Transform, que puede tomar un modelo existente de TensorFlow, y hacer que los puntajes de ese modelo pasen a ML.Net. Los usuarios de esta capacidad de scoring de TensorFlow no necesitan un conocimiento práctico de los detalles internos de TensorFlow. La transformación se basa en el código de los enlaces .Net de TensorFlowSharp.

Para utilizar esta capacidad, los desarrolladores agregan una referencia a los paquetes de ML.Net NuGet para las aplicaciones de .Net Core y .Net Framework. ML.Net hace referencia a la biblioteca nativa de TensorFlow, que permite a los desarrolladores escribir código que carga un modelo existente y entrenado de TensorFlow para el scoring.

Funciones planificadas para ML.Net

En las futuras versiones de ML.Net, Microsoft planea permitir la identificación de insumos y productos esperados de los modelos de TensorFlow. Actualmente, a los desarrolladores se les recomienda utilizar APIs de TensorFlow o una herramienta como Netron para explorar el modelo de TensorFlow.

Microsoft también actualizará las API de ML.Net para lograr mayor flexibilidad, para superar las limitaciones del uso de TensorFlow en ML.Net ahora. Con las API previstas, los scores de los modelos de TensorFlow serán directamente accesibles, por lo que los desarrolladores pueden anotar con el modelo TensorFlow sin necesidad de añadir un learner adicional y su proceso de entrenamiento.

En este momento, ML.Net emerge de TensorFlow, pero los planes piden posibles integraciones de la biblioteca de aprendizaje profundo. Estos podrían incluir Torch y CNTK.

Microsoft también está trabajando en una nueva API de ML.Net para mejorar la flexibilidad y la facilidad de uso.Cuando el API se considera lista, la empresa dejará de lado la API actual, LearningPipeline. Debido a que éste será un cambio significativo, Microsoft está compartiendo propuestas para múltiples opciones de API. Los principios de diseño para la nueva API incluyen:

  • Uso de terminología paralela con otros marcos bien conocidos como Scikit-Learn, TensorFlow y Spark. Microsoft tratará de ser coherente en la nomenclatura y los conceptos para facilitar que los desarrolladores comprendan ML.Net Core.
  • Escenarios ML simples y concisos.
  • No es posible habilitar escenarios avanzados de ML con la API LearningPipeline actual.

La escritura de la nueva API será muy fuerte y será más flexible. Se basa en conceptos como Estimators, Transforms y DataView.

Para descargar ML.Net, debe instalar primero el SDK .Net y el paquete ML.Net. Las pautas se pueden encontrar en el sitio web de .Net.