微软推出跨平台框架 ML.NET 3.0 版本：强化深度学习功能、加强 AI 计算效率

电脑系统网 11 月 29 微软最近宣布推出跨平台机器学习框架 ML.NET 3.0，主要加强深度学习功能，改进 ML.NET 英特尔增加了数据处理能力 oneDAL 加速训练技术，以及自动机器学习。

计算机系统网注意到，ML.NET 3.0 包括“物体检测”在内的多项深度学习功能、“命名实体识别”和“问答处理”等。

其中，“物体检测”可以在图像中定位和分类不同类型的物体。官方介绍称，物体检测是一项计算机视觉任务，与“图像分类”密切相关，但分类相对较好。当图像中包含不同类型的物体时，官方建议使用相关功能。

基于微软新添加的实体识别和问答处理的命名 TorchSharp API，该 API 是一个.NET 库号称结合了微软研究院的最新技术 TorchSharp 中 Transformer 通过现有的神经网络架构和神经网络架构 TorchSharp RoBERTa 以文本分类功能为基础，实现上述功能。

此外，微软此前还发布了它 ML.NET 2.0 不久之后，他宣布要为英特尔服务 oneDAL 支持加速训练技术，这个功能已经在那里了 ML.NET 3.0 可以显著加快数据分析和机器学习过程。

微软也更新了 ML.NET 3.0 学习自动机器（AutoML）该功能带来了句子相似性、问答处理和物体检测功能，可以帮助开发者选择最合适的模型和参数，使开发者更容易设计机器学习模型。

计算机系统网同时发现，ML.NET 通过持续的资源监控能力，现在可以 AutoML.IMonitor 监控 RAM 使用硬盘空间，方便开发者控制长期操作实验，避免操作过程 RAM 或 ROM 不足导致崩溃，方便开发人员直观地查看过程中的参数。

ML.NET 3.0 还整合了 Tensor Primitives，这是一套专门用于张量运算的新型 API，能进一步推进.NET 应用于人工智能数学操作。该 API 不仅使用硬件内部指令集加速操作效率，还结合泛数学（Generic Math）被称为“开发者处理复杂数学和繁琐数据的强大工具”的原理概念。

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