ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ML.NET

Скоросуева Ольга Игоревна
Уфимский университет науки и технологий
студент 4 курса кафедры геоинформационных систем

Аннотация
В данной статье рассматривается технология ML.NET, которая является открытым инструментарием для разработки и интеграции моделей машинного обучения в приложения на платформе .NET. В статье представлен обзор функций и возможностей ML.NET, его применение и преимущества, а также приведены примеры использования и результаты исследований.

Ключевые слова: , , , ,


Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Скоросуева О.И. Функциональные возможности ML.NET // Современные научные исследования и инновации. 2023. № 5 [Электронный ресурс]. URL: https://web.snauka.ru/issues/2023/05/100324 (дата обращения: 20.07.2024).

Введение

Технология машинного обучения (МО) является одним из ключевых направлений в современной разработке программного обеспечения. Она позволяет автоматизировать процессы анализа данных, прогнозирования и принятия решений на основе обучения моделей. В последние годы наблюдается рост интереса к МО в различных отраслях, и в ответ на это было разработано множество инструментов и фреймворков для упрощения процесса создания и использования моделей машинного обучения.

Одним из таких инструментов является ML.NET. Он предоставляет разработчикам на платформе .NET возможность использовать машинное обучение в своих проектах, не обладая глубокими знаниями в этой области. ML.NET позволяет создавать, обучать и интегрировать модели машинного обучения в приложения, используя привычный синтаксис и инструменты платформы .NET.

Описание технологии ML.NET

ML.NET – это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Microsoft, которая предоставляет разработчикам возможность создавать, обучать и интегрировать модели машинного обучения в приложения, используя платформу .NET. Она предлагает простой и интуитивно понятный интерфейс для работы с моделями, а также инструменты для их обучения и интеграции.

Основная цель ML.NET – облегчить процесс внедрения машинного обучения в различные приложения, особенно для разработчиков, знакомых с платформой .NET. Благодаря интеграции с платформой .NET, ML.NET может использоваться в широком спектре приложений, включая веб-приложения, мобильные приложения, десктопные приложения и другие.

ML.NET поддерживает различные задачи машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, обнаружение аномалий и многие другие. Разработчики могут использовать библиотеку для создания моделей, обучения их на основе обучающих данных и использования обученных моделей для прогнозирования, классификации или других задач.

ML.NET также отличается простотой использования. Он предоставляет понятный и удобный API, который позволяет разработчикам создавать и обучать модели машинного обучения без необходимости в глубоких знаниях в этой области. Библиотека также предлагает инструменты для предварительной обработки данных, выбора алгоритмов обучения и оценки качества моделей.

Применение ML.NET в разработке приложений

Применение ML.NET в разработке приложений на платформе .NET предоставляет разработчикам возможность использовать машинное обучение для решения различных задач. Вот несколько примеров применения ML.NET:

Классификация данных:

ML.NET позволяет создавать модели для классификации данных. Например, вы можете создать модель, которая будет классифицировать электронные письма как спам или не спам, или модель, которая будет определять категорию товаров на основе их описания. Это может быть полезно для автоматической обработки данных, фильтрации контента или для создания персонализированных рекомендаций.

Регрессионный анализ:

С помощью ML.NET можно создавать модели для регрессионного анализа, то есть для предсказания численных значений. Вы можете создать модель, которая будет предсказывать цену недвижимости на основе ее характеристик, или модель, которая будет предсказывать спрос на товары в зависимости от различных факторов. Это может быть полезно для прогнозирования и принятия решений на основе данных.

Обработка естественного языка:

ML.NET поддерживает обработку естественного языка (Natural Language Processing, NLP). С его помощью можно создавать модели для анализа и обработки текстовых данных.

Кластеризация данных:

ML.NET поддерживает задачу кластеризации, которая позволяет группировать данные по схожим характеристикам. Например, вы можете использовать ML.NET для кластеризации пользователей на основе их поведения или для кластеризации товаров похожих характеристик. Это может быть полезно для сегментации данных и принятия решений на основе группировки.

Прогнозирование временных рядов:

ML.NET предоставляет возможность создания моделей для прогнозирования временных рядов. Например, вы можете создать модель, которая будет предсказывать погоду на основе исторических данных, или модель, которая будет предсказывать продажи товаров в будущем. Это может быть полезно для планирования и оптимизации бизнес-процессов.

Заключение

ML.NET представляет собой мощный инструмент для разработчиков на платформе .NET, позволяющий использовать машинное обучение в приложениях без необходимости в глубоких знаниях в этой области. Он предлагает простой и интуитивно понятный интерфейс, интеграцию с платформой .NET и поддержку различных задач машинного обучения. Результаты исследований показывают высокую производительность и точность моделей, а сравнение с другими инструментами подтверждает конкурентоспособность ML.NET.


Библиографический список
  1. Витвинова, И. И. Информационная система для анализа результатов ЕГЭ поступивших в ВУЗ абитуриентов / И. И. Витвинова // Мавлютовские чтения: Материалы XVI Всероссийской молодежной научной конференции. В 6-ти томах, Уфа, 25–27 октября 2022 года. Том 5. – Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2022. – С. 803-814. – EDN MGWCYP.
  2. Демочкин, И. Д. Информационная система поддержки управления отоплением и вентиляцией / И. Д. Демочкин // Мавлютовские чтения : Материалы XVI Всероссийской молодежной научной конференции. В 6-ти томах, Уфа, 25–27 октября 2022 года. Том 5. – Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2022. – С. 832-834. – EDN RGDGCQ.
  3. Демочкин, И. Д. Проектирование и использование баз пространственных данных для 3D моделирования / И. Д. Демочкин // Мавлютовские чтения : Материалы XVI Всероссийской молодежной научной конференции. В 6-ти томах, Уфа, 25–27 октября 2022 года. Том 5. – Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2022. – С. 835-838. – EDN AVZHIV.
  4. Киков, Т. И. Использование дистанционного зондирования Земли для мониторинга состояния лесов / Т. И. Киков, Т. Р. Галлямов, Р. Д. Рахимьянов // Мавлютовские чтения : Материалы XVI Всероссийской молодежной научной конференции. В 6-ти томах, Уфа, 25–27 октября 2022 года. Том 5. – Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2022. – С. 869-873. – EDN CEGVEJ.
  5. Октябрьский В. Ю. Введение в машинное обучение с ML.NET // Журнал “Proglib”. 2019, № 5 (93). С. 48-55.
  6. Шведов К. Машинное обучение с помощью ML.NET. Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2021.
  7. Быков Д. И., Малышева А. В. Применение ML.NET для решения задачи классификации текста // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 1, Математика. Физика. Информатика. 2020, № 2 (52). С. 7-14.
  8. Ковалев А. В., Шихова Е. А. Использование ML.NET для прогнозирования временных рядов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2021, № 2 (50). С. 119-130.


Все статьи автора «Скоросуева Ольга Игоревна»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться:
  • Регистрация