【赠书第19期】跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程

文章目录

前言

1 ML.NET架构

1.1 简介

1.2 架构特点

2 应用编程

2.1 数据处理

2.2 模型训练

2.3 模型评估

3 优势与展望

3.1 优势

3.2 展望

4 推荐图书

5 粉丝福利

前言

随着大数据时代的来临，机器学习技术在各个领域的应用越来越广泛。为了满足不同平台和环境下的机器学习需求，微软推出了 ML.NET 框架。ML.NET 是一个跨平台的机器学习框架，旨在为 .NET 开发者提供强大的机器学习功能。本文将深入探讨 ML.NET 的架构、应用编程以及优势。

1 ML.NET架构

1.1 简介

ML.NET 是建立在 .NET 平台上的一个机器学习框架，它提供了一套丰富的算法和工具，使得开发人员可以轻松地构建和部署机器学习模型。ML.NET 支持多种编程语言，包括 C#、F# 等，这使得它成为跨平台机器学习的理想选择。

1.2 架构特点

ML.NET 的架构主要包括三个部分：数据读取、模型训练和模型评估。数据读取模块提供了方便的数据处理功能，支持多种数据源，如 CSV 文件、数据库、API 等。模型训练模块包含一系列的算法，用于训练和优化模型。模型评估模块则用于评估模型的性能，提供反馈以优化模型。

2 应用编程

2.1 数据处理

在应用编程中，数据处理是非常重要的一环。ML.NET 提供了强大的数据处理功能，包括数据清洗、特征提取、数据转换等。开发人员可以通过使用 ML.NET 的数据读取和数据处理功能，快速准备好用于训练的数据集。

2.2 模型训练

在准备好数据集之后，开发人员可以使用 ML.NET 提供的算法来训练模型。ML.NET 支持多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。开发人员可以根据具体问题选择合适的算法。在训练模型的过程中，ML.NET 还提供了许多优化工具，如早停法、网格搜索等，以帮助开发人员获得更好的模型性能。

2.3 模型评估

训练好模型之后，需要对模型进行评估，以了解模型的性能。ML.NET 提供了多种评估指标，如准确率、召回率、F1 分数等。开发人员可以根据实际需求选择合适的评估指标。此外，ML.NET 还支持交叉验证等评估方法，以提高评估结果的准确性。

3 优势与展望

3.1 优势

ML.NET 的优势主要体现在以下几个方面：首先是跨平台性，ML.NET 可以在 Windows、Linux 和Mac OS 等多个操作系统上运行；其次是易用性，ML.NET 提供了丰富的 API 和工具，使得开发人员可以快速上手；最后是高效性，ML.NET 的算法和工具都是经过优化的，可以快速地训练和部署模型。

3.2 展望

随着机器学习技术的不断发展，ML.NET 也在不断进步和完善。未来，我们可以期待看到更多先进的算法和工具被集成到 ML.NET 中，以帮助开发人员更好地解决各种机器学习问题。同时，我们也希望看到更多的实际应用案例，证明 ML.NET 在各个领域中的强大实力和广泛应用前景。

4 推荐图书

《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》

机器学习算法和商业化的云计算服务，正在快速赋能人工智能，催生看 ChatGPT 这样的“超级大脑”。短短2个月，就有超过1亿人成为 OpenAl 这个聊天机器人的用户。2023年2月初，微软正式宣布，新版搜索引擎中集成ChatGPT，人工智能或许会成为下一个主要的计算平台。

作为人工智能的核心，机器学习属于多种领域的交学科。机器学习可以类比于人类学习知识的过程，人类想要获取知识，首先需要对资料进行学习。机器学习过程与人类学习的过程相似，也需要预先对大量的学习资料进行学习来得到模型。当有新的样例时，通过模型对新的样例进行判断，输出结果，从而实现对真实世界中的样例进行预测的功能。机器学习在计算机视觉、医学诊断、数据挖掘、搜索引擎等领域均有应用。

ML.NET 作为一个开放源代码的跨平台机器学习框架，可以使得开发人员在 .NET 生态内 C# 或 F# 创建自定义机器学习模型，让他们熟练应用现有的知识、技能、代码和库，轻松地将机器学习集成到 Web、移动、桌面、游戏和物联网应用中。

编辑推荐

在微软最有价值专家（16届）的指导下，运用跨平台机器学习框架 ML.NET 来创建机器学习解决方案，将人工智能技术应用于实际任务场景中。
借助于微软的开源机器学习框架 ML.NET，所有 .NET 开发人员可以把人工智能技术应用到产品解决方案中。本书首先概述 ML.NET，然后明用于回归、分类、排名、异常检测等的微框架（ML 任务），同时针对每个机器学习任务提供了可以克服现实世界中常见挑战的见解。此外，本书还着重介绍了神经网络 Keras，展示了一个完整的机器学习应用，讨论了如何在 .NET 中利用流行的Python 工具。

本书主题

（1）构建更智能的机器学习解决方案，更贴近用户的需求；

（2）了解 ML.NET 如何实例化经典 ML 管道，并简化情绪分析、欺诈检测和价格预测等常见场景；

（3）执行数据处理和训练，产出基于机器学习的软件解决方案；

（4）从基本预测转向更复杂的任务，包括分类、异常检测、推荐和图像分类；

（5）执行二分类和多分类；使用聚类和无监督学习将数据组织成同质组；

（6）发现异常值以检测可疑行为、欺诈、故障设备或其他问题；

（7）充分利用 ML.NET 强大、灵活的预测功能；

（8）实现排名、推荐、协同过滤的相关功能；

（9）使用 ML.NET 迁移学习快速构建图像分类解决方案；

（10）当标准算法和浅层学习不够时转向深度学习；

（11）通过 Azure 认知服务 API 购买神经网络，或探索使用 Keras 和 TensorFlow 构建自己的神经网络。