Microsoft tend vers une étape importante d’un parcours qu’il a commencé depuis mai 2018 : la sortie de la version finale de ML.NET, son framework de machine learning open source qui rend l'apprentissage automatique accessible aux développeurs .NET. L’annonce de la disponibilité de ML.NET 1.0 RC (Release Candidate), la toute dernière version Preview avant la sortie de la version finale ML.NET 1.0 RTM (Matrice de traçabilité des exigences) prévue pour le deuxième trimestre 2019, a été faite le vendredi dernier. ML.NET est un framework d'apprentissage machine open source et multiplateforme (Windows, Linux, macOS) qui rend l’apprentissage machine accessible aux développeurs .NET. ML.NET permet aux développeurs .NET de développer leurs propres modèles et d'insuffler un apprentissage automatique personnalisé à leurs applications pour des scénarios courants tels que l'analyse des sentiments, la recommandation, la classification des images et plus encore, même sans expertise préalable dans le développement ou le réglage de modèles d'apprentissage automatique.
Dès sa prochaine sortie au cours de ce trimestre, les programmeurs pourront mettre leurs compétences C# et F# au service du développement et de l'intégration de modèles d'apprentissage machine personnalisés dans des applications Web, mobiles, de bureau, de jeux et Internet des objets. Microsoft a, dès le départ, adopté une cadence mensuelle de sortie des versions Preview, et depuis lors la société à publié 12 mises jour. La précédente version Preview ML.NET 0.11 a été publiée le mois dernier, et Microsoft l’a décrite comme une version de stabilité, avec la promesse de fournir de l'aide aux entreprises qui souhaitent l'installer pour une utilisation en production. Ci-dessous, la chronologie de sortie des versions de ML.NET, de la première à la dernière.
La sortie de ML.NET 1.0 RC rapproche le framework open source de cette phase d’utilisation en production, qui mettra fin aux modifications apportées aux principales API. Microsoft a dit qu’à partir de cette version l'objectif est d'améliorer la documentation et les échantillons, et de traiter tous les problèmes critiques qui se posent, le tout sans introduire aucun changement de rupture avant la disponibilité générale, prévue pour bientôt.
La semaine dernière, la firme a déclaré dans un communiqué :
« Bientôt, nous mettrons fin à la première étape principale d'un grand voyage en open source qui a commencé en mai 2018 avec la sortie de ML.NET 0.1 comme open source ». « Depuis, on a sorti 12 mises à jour mensuelles, jusqu'à présent », a-t-elle ajouté.
Plusieurs changements ont eu lieu dans la version 1.0 RC. Les notes de version complètes détaillant tous les changements peuvent être consultées sur le compte GitHub de .Net Foundation. Voici, ci-dessous, deux mises à jour importantes :
- IDataView est passé dans l'espace de noms Microsoft.ML : dans cette version RC, Microsoft a déplacé IDataView dans l'espace de noms Microsoft.ML en tenant compte des commentaires des développeurs;
- Corrections du support TensorFlow : certaines questions de la version 0.11 ont été abordées et corrigées dans la version 1.0 RC concernant le support de TensorFlow, un cadre d'apprentissage machine open source utilisé pour des scénarios d'apprentissage machine (tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel) qui est pris en charge à partir de la version 0.11.
Microsoft a également annoncé que la plupart des fonctionnalités de ML.NET (environ 95 %) vont être publiées comme stable dans la version 1.0 définitive. Toutefois, certains packages continueront dans l'état de prévisualisation dans la version finale. Les principaux packages qui seront toujours dans l’état de prévisualisation après la sortie de ML.NET 1.0 sont les suivants :
- Des composants de TensorFlow
- Des composants d’Onnx
- Des composants de Time Series
- Des composants de recommandation
Microsoft a renouvelé son offre pour aider les organisations à mettre une application ML.NET en production, indiquant qu'elles peuvent parler à un ingénieur ML.NET. La société propose non seulement aux organisations de l’aide pour implémenter ML.NET avec succès dans une application, mais elle va permettre également la démonstration d’une application et la possibilité de la voir apparaître sur la page d'accueil de ML.NET, sur le blog.NET ou sur un autre canal Microsoft. Les organisations pourront aussi fournir des commentaires sur ML.NET.
Ci-dessous, un exemple de code ML.NET exécutant un modèle TensorFlow:
Les organisations et les développeurs intéressés peuvent demander cette aide ici.
Source : .Net Blog
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