التعلم الآلي لمطوري .NET: ML.NET يذهب إلى GA

من الجيد جدًا تقديم منصات متتالية للتعلم الآلي (ML) لعلماء البيانات، ولكن إذا لم نفعل ذلك من خلال إشراك مطوري الأعمال، لن يصبح تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي (AI) سائدين في عالم الأعمال مَشرُوع. وربما تشعر مايكروسوفت، نظرا لتركيزها المعاصر على الذكاء الاصطناعي، وتركيزها التاريخي المستمر على المطورين، بهذه المشكلة بشكل أكثر حدة. وهكذا، مع تركيز Microsoft على التطوير بناء المؤتمر بدءًا من سياتل اليوم، من المناسب أن تعلن الشركة عن التوفر العام لها ML.NET نطاق.

من المحتمل أنك تعلم أن .NET هو منصة تطوير برمجيات المؤسسات الخاصة بشركة Microsoft، ولم يبق سوى بضع سنوات على إكمال عقده الثاني. قد لا تعرف ذلك مع نكهة .NET التي تسمى صافي النواةأصبحت المنصة الآن مفتوحة المصدر وتعمل عبر نظامي التشغيل macOS وLinux، بالإضافة إلى نظام التشغيل Windows الخاص بشركة Microsoft. ML.NET هو بالمثل مفتوح المصدر ومتعدد المنصات، وهو يجلب ميزات ML إلى مطوري .NET.

اللغة الأم

بدلاً من إخبار مطوري .NET بشكل عفوي بالذهاب للتعلم بايثون، تتيح لهم Microsoft معرفة أنه يمكنهم الآن القيام بأعمال التعلم الآلي في بيئة مألوفة أكثر السائدة ج # لغة. يجعل ML.NET هذا ممكنًا، ولدى Microsoft جيثب الريبو مع مجموعة من العينات لمساعدة مطوري .NET على معرفة كيفية القيام بذلك.

يمكن للمطورين العمل مباشرة مع واجهة برمجة تطبيقات ML.NET (API) أو ربما واجهة سطر الأوامر (CLI) الأكثر ملاءمة. تحت الغطاء، تستفيد ML.NET من مجموعتها الخاصة من خوارزميات ML (استنادًا إلى تقنية ML المستخدمة داخليًا في Microsoft لسنوات عديدة) بالإضافة إلى أنواع البيانات، ويوفر الملحقات الداعمة الشعبية TensorFlow إطار التعلم العميق، من بين أمور أخرى. كما يوفر الدعم ل اونكس معيار عبر الإطار لنشر نموذج الذكاء الاصطناعي.

AutoML ومنشئ النموذج

التعلم الآلي الآلي الخاص بشركة Microsoft (AutoML) يمكن استخدامها لتحديد خوارزمية ML المناسبة وإعدادات التكوين المصاحبة المعروفة باسم المعلمات الفائقة، وذلك ببساطة عن طريق توفير بيانات التدريب/الاختبار وتحديد العمود الذي يجب أن تكون قيمه يمكن التنبؤ به. يمكن استخدام AutoML من ML.NET CLI وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة به.

إقرأ أيضاً: يعمل AutoML على إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي وتحسينه

ولكنه في الحقيقة ملحق Visual Studio Model Builder - الموضح في الشكل الموجود أعلى هذا المنشور ويتم إطلاقه اليوم في المعاينة - حيث تقوم Microsoft بعمل مثير للإعجاب. يتيح Model Builder للمطورين اختيار السيناريو، ثم تحديد مجموعة البيانات الخاصة بهم والعمود المستهدف (التسمية) بداخله.

سيقوم Model Builder بعد ذلك، وفقًا لمايكروسوفت، "بتكرار العديد من النماذج ومسارات الميزات للعثور على أفضل أداء لك Model." وسيعمل أيضًا على إنشاء كود تدريب واستهلاك نموذجي للنموذج الأفضل أداءً، مما يجعل العمل قصيرًا لتضمين الذكاء الاصطناعي في التخصيص برمجة.

سهلة مثل 1-2-3؟

هدف Redmond هو جعل التعلم الآلي أمرًا شائعًا في تطبيقات المؤسسات مثل الوصول إلى قاعدة البيانات الآن، كما أنه من السهل إضافته. يبدو الأمر كما لو أن الفريق قد جعل شعاره "انقر بزر الماوس الأيمن، أضف الذكاء الاصطناعي".

وربما سيظل هذا الشعار طموحا لبعض الوقت. لكنه هدف واقعي. على الرغم من أن علم البيانات ليس بالأمر التافه، إلا أن هناك الكثير منه مُطبَّق علم البيانات الذي يمكن أن يكون مؤتمتًا جزئيًا أو كليًا. هناك أيضًا أجزاء من عمل الذكاء الاصطناعي تعتبر روتينية ومملة على أية حال. لا ينبغي لعلماء البيانات القيام بهذا العمل يدويًا، ولا ينبغي لعملائهم أن يدفعوا لهم مقابل ذلك.

---

يجب أن يقرأ

البث المباشر لليوم الأول من Microsoft Build 2019: كيفية المشاهدة (سي نت)

10 حيل واختراقات لتخصيص Windows 10 (ملف PDF مجاني) (تك ريبابليك)

---

ما هو السيناريو؟

يلبي AutoML من Microsoft حاليًا سيناريوهات تعلم الآلة التي تتضمن التصنيف والانحدار. وفي الوقت نفسه، يستهدف الجانب غير AutoML من ML.NET السيناريوهات بما في ذلك تحليل المشاعر، وتصنيف المشكلات، والتنبؤ، والتوصيات، واكتشاف الاحتيال وتصنيف الصور، من بين أمور أخرى. في نهاية المطاف، سوف يلحق AutoML بمعظم هذه السيناريوهات ويعالجها أيضًا. وسيجعل Model Builder من السهل على مطوري .NET الاستفادة منه.

(لاحظ أن ملحق Model Builder متاح حاليًا للنسخة الكاملة بيئة تطوير متكاملة للاستوديو المرئي المنتج لنظام التشغيل Windows، وليس كود الاستوديو المرئي أو الاستوديو المرئي لنظام التشغيل Mac)

تماسك المكدس

ضع في اعتبارك أن Microsoft لديها عدد من خصائص AI/ML تتجاوز ML.NET. في السحابة، هناك التعلم الآلي أزور, الخدمات المعرفية, أحجار البيانات أزور ونوع مجموعة Spark وML Services قيد التشغيل HDInsight. في مقر العمل، هناك خدمات التعلم الآلي لـ SQL Server بالإضافة إلى تقنيات متنوعة مثل مجموعة الأدوات المعرفية.

إقرأ أيضاً: تأتي Databricks إلى Microsoft Azure

ستحتاج Microsoft إلى ترشيد مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، وقد يكون الأمر كذلك ستكون تقنية AutoML هي الموحد، حيث ستظهر كميزة عبر هذه المنتجات المتنوعة خدمات. ومن أجل مصلحة نظامها البيئي، يجب على Microsoft الإسراع في إنشاء هذا الاتحاد. تبدو إعلانات ML.NET اليوم علامة جيدة على أنها تفعل ذلك.