ML.NET چیست؟ مزایا و معماری آن:

ML.NET یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز، رایگان و چندپلتفرمی است که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد قابلیت‌های هوش مصنوعی را به برنامه‌های مبتنی بر NET. اضافه کنند. با استفاده از ML.NET می‌توانید کاربردهایی نظیر تحلیل احساسات، پیش‌بینی قیمت‌ها و طبقه‌بندی تصاویر را به راحتی پیاده‌سازی کنید.

ML.NET اولین بار در کنفرانس بیلد 2018 معرفی شد و در سال 2019 نسخه 1.0 آن با امکانات و ابزارهای بیشتری به بازار آمد. این فریم‌ورک، توسعه‌دهندگان .NET را قادر می‌سازد تا مدل‌های هوش مصنوعی سفارشی‌سازی‌شده را به سادگی آموزش داده و در برنامه‌های خود به کار گیرند.

ML.NET چیست و چرا توسعه یافته است؟

ML.NET به‌عنوان یکی از جدیدترین ابزارهای مایکروسافت در حوزه یادگیری ماشین معرفی شده است. این چارچوب به‌طور ویژه برای توسعه‌دهندگان .NET طراحی شده است تا با استفاده از ابزارهای ساده، مدل‌های هوش مصنوعی را ایجاد و در پروژه‌های خود پیاده‌سازی کنند.

کاربردهای اصلی ML.NET

ML.NET در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد، از جمله:

• تحلیل و تشخیص احساسات کاربران
• شناسایی هرزنامه‌ها و کلاهبرداری‌ها
• توصیه محصولات یا محتوا
• پیش‌بینی قیمت‌ها و فروش
• تشخیص تقلب در کارت‌های اعتباری
• طبقه‌بندی و شناسایی اشیاء در تصاویر

معماری ML.NET

معماری ML.NET شامل مؤلفه‌های مختلفی است که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مدل‌های هوش مصنوعی را به سادگی ایجاد و در برنامه‌های .NET استفاده کنند. این مؤلفه‌ها شامل:

• کتابخانه هسته: برای ایجاد و آموزش مدل‌ها.
• موتور اجرایی: اجرای مدل‌ها با استفاده از CPU یا GPU.
• کتابخانه‌های یادگیری ماشین: الگوریتم‌های محبوب مانند رگرسیون و شبکه‌های عصبی را پیاده‌سازی می‌کنند.
• کتابخانه‌های داده: برای آماده‌سازی و تبدیل داده‌ها.
• کتابخانه‌های پیش‌بینی: برای استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین جهت پیش‌بینی.

مزایای ML.NET

ML.NET چندین مزیت برجسته دارد که آن را به انتخاب مناسبی برای توسعه‌دهندگان تبدیل کرده است:

1. سادگی ساخت مدل‌ها: با ابزارهایی مانند Model Builder و AutoML، توسعه مدل‌ها به سرعت و با حداقل کدنویسی انجام می‌شود. این ابزارها از فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow و ONNX نیز پشتیبانی می‌کنند.
2. متن‌باز و رایگان: ML.NET به‌عنوان یک فریم‌ورک متن‌باز، به شما امکان می‌دهد از آن در برنامه‌های مختلف .NET شامل وب، دسکتاپ و سرویس‌های ابری استفاده کنید.
3. پشتیبانی از چند پلتفرم: این فریم‌ورک با سیستم‌عامل‌های ویندوز، لینوکس و macOS سازگار است و می‌توان مدل‌های آن را به‌صورت محلی یا در فضای ابری (مانند Azure) اجرا کرد.
4. قابلیت استفاده آفلاین: مدل‌هایNET را می‌توان در کاربردهای آفلاین مانند برنامه‌های دسکتاپ WPF و WinForms استفاده کرد.

ML.NET با امکانات گسترده و سادگی در استفاده، به یکی از ابزارهای پرکاربرد در زمینه هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان .NET تبدیل شده است