ML.NET - это кроссплатформенная среда машинного обучения с открытым исходным кодом для разработчиков .NET. Она позволяет интегрировать машинное обучение в ваши .NET-приложения без необходимости покидать экосистему .NET или даже иметь опыт работы в машинном обучении или data science. Мы рады объявить о выходе новых версий ML.NET и Model Builder!  В этом посте мы рассмотрим следующие вопросы:   Model Builder Preview  ML.NET v1.5.5  Виртуальная конференция сообщества ML.NET  Начало работы и ресурсы Эта предварительная версия вносит множество значительных изменений в Построитель моделей, и мы будем рады получить ваши отзывы обо всех новых функциях, в том числе: Обучение на основе конфигурации с использованием сгенерированных файлов кода программной части  Реструктурированные расширенные параметры данных Измененный этап потребления (Consume step) Больше подробностей о preview на странице aka.ms/blog-mb-preview.  1. Model Builder Preview Обновлен интерфейс Model Builder! Теперь, когда вы щелкаете правой кнопкой мыши свой проект в обозревателе решений и переходите Add > Machine Learning, открывается диалоговое окно добавления нового элемента, в котором вы можете добавить модель ML.NET. После добавления модели откроется пользовательский интерфейс Model Builder, и в обозревателе решений появится новый элемент (файл *.mbconfig). В любой момент при использовании Построителя моделей (Model Builder), если вы закроете пользовательский интерфейс, вы можете дважды щелкнуть *.mbconfig в обозревателе решений, и он снова откроет пользовательский интерфейс до вашего последнего сохраненного состояния. После обучения под файлом *.mbconfig генерируются два файла: Model.consuming.cs: этот файл содержит схемы ввода и вывода модели, а также функцию прогнозирования, созданную для использования модели.  Model.training.cs: этот файл содержит пайплайн обучения (преобразования данных, алгоритм, гиперпараметры алгоритма), выбранный Построителем моделей для обучения модели. Вы можете использовать этот пайплайн для повторного обучения вашей модели.  Model.zip: это сериализованный zip-файл, который представляет вашу обученную модель ML.NET. Ранее эти файлы были добавлены как два новых проекта (библиотека классов для кода потребления модели и консольное приложение для пайплайна обучения). Новый интерфейс аналогичен добавлению новой формы в приложение Windows Forms, где за формой находятся файлы кода программной части, а двойной щелчок по форме открывает конструктор. Если вы откроете файл *.mbconfig, вы увидите, что это просто файл JSON с информацией о состоянии: Этот новый опыт построения моделей дает множество преимуществ. Вы можете:  Указывайте название вашей модели и сгенерированного кода  Используйте в решении более одной модели, созданной Model Builder  Сохраняйте свое состояние и вернитесь к последнему сохраненному состоянию. Если вы потратите час на обучение и завершите работу с Построителем моделей, вам не придется начинать заново, и вы можете просто продолжить с того места, где остановились  Предоставляйте общий доступ к файлу *.mbconfig и совместно работайте над одним и тем же экземпляром построителя моделей через систему управления версиями  Используйте один и тот же файл *.mbconfig в Model Builder и ML.NET CLI (скоро!) 2. Реструктурированные расширенные параметры данных  В последней версии Построителя моделей мы добавили расширенные параметры для загрузки данных, что дало вам больше контроля над настройками столбцов и форматированием данных. В этом выпуске мы добавили еще несколько параметров и реорганизовали их, чтобы сделать выбор параметров столбца еще проще: Цель: выбрать, является ли столбец столбцом функций, столбцом метки или столбцом, который следует игнорировать во время обучения.  Тип данных: выберите, являются ли данные в столбце строковыми, одиночными или логическими.  Категориальный: выберите, является ли столбец категориальным или нет.  3. Измененный этап потребления (Consume step) Мы переработали этап потребления, чтобы обеспечить плавный переход от обучения и оценки модели к использованию этой модели для прогнозирования в приложении конечного пользователя.   В пользовательском интерфейсе предоставлен фрагмент кода, который демонстрирует, как настроить ввод модели, а также как использовать сгенерированную функцию Predict для возврата прогнозируемого вывода. Каждое свойство входных данных модели заполнено образцами данных из первой строки вашего набора данных. Вы можете использовать кнопку копирования в правом верхнем углу поля, чтобы скопировать весь фрагмент кода; затем, вставив этот код в приложение для конечного пользователя, вы можете изменить поля ввода модели, чтобы получить реальные данные для ввода в вашу модель.  Кроме того, есть новый раздел «Пример проекта», который создает приложение, использующее вашу модель, и добавляет проект в ваше решение. В предыдущих версиях Построителя моделей к вашему решению автоматически добавлялся образец консольного приложения; теперь вы можете выбрать, хотите ли вы добавить новый проект для использования вашей модели.   В настоящее время есть только возможность добавить консольное приложение, но в будущем мы планируем добавить поддержку веб-API, функций Azure и т.д.  Этот выпуск ML.NET содержит множество исправлений ошибок и улучшений, а также следующие новые функции:  Новый API, который принимает тип double для уровня доверия, что помогает, когда вам нужно иметь более высокую точность, чем позволяет int.  Поддержка экспорта оценщика ValueMapping в ONNX.  Новый API, позволяющий указать, является ли вывод TensorFlow пакетным или нет (ранее ML.NET всегда предполагал, что это была сумма пакета, которая вызывала ошибки, хотя это было не так).  Ознакомьтесь с примечаниями к выпуску для получения более подробной информации. 7 мая 2-я ежегодная конференция сообщества Virtual ML.NET начнется с двухдневных сессий по всем вопросам ML.NET, и мы ищем спикеров, чтобы обсудить:  MLOps Обсуждение кейсов Интерактивные вычисления с Jupyter ML.NET interop (ONNX) ML.NET и IoT ML.NET в F# Big Data и ML.NET Путь от экспериментов к продакшену  Что угодно еще про ML.NET Это на 100% бесплатное мероприятие от сообщества для сообщества.  Вы можете отправить свое выступление через Sessionize.  Для начала работы с ML.NET изучите это руководство. Узнайте больше о ML.NET и Model Builder в документации Microsoft Docs. Присоединяйтесь к шоу Machine Learning .NET Community Standup каждую вторую среду в 10:00 по тихоокеанскому времени (21:00 по МСК).   Developer Advocate