微软已经通过开源发布了其Infer.Net跨平台框架,用于基于模型的机器学习。
Infer.Net将成为.Net开发人员的ML.Net机器学习框架的一部分,而Infer.Net则将 ML.Net扩展为统计建模和在线学习。 已经采取了一些集成的步骤,包括在.Net Foundation下建立回购协议。
Microsoft引用了Infer.Net在三个用例中的适用性:
Infer.Net可以追溯到2004年,已经从研究工具演变为在Office,Azure和Xbox的某些Microsoft产品中用作机器学习引擎。 借助Infer.Net,开发人员可以将领域知识整合到模型中。 然后,框架可以将自定义机器学习算法直接构建到该模型中,因此Infer.Net不必将问题映射到现有的学习算法上,而是根据开发人员提供的模型构造学习算法。
在Infer.Net中,模型是通过概率程序描述的。 真实过程以机器可理解的语言描述。 该程序由框架编译成高性能代码,以实现确定性近似贝叶斯推理,该方法可实现实质性的可伸缩性。 Microsoft已经在自动从数十亿个网页中提取知识的系统中使用了这种方法。
此外,Microsoft支持在线贝叶斯推理,系统在新数据到达时进行学习。 该公司认为该技术对于与用户实时交互的商业和消费产品至关重要。
基于模型的机器学习在可解释性方面具有优势。 同样,基于模型的学习适用于具有数据特征的问题,例如实时数据,异构数据,未标记的数据和缺少部分的数据以及具有已知偏差的数据。
您可以通过NuGet 下载Infer.Net 。
From: https://www.infoworld.com/article/3311994/microsoft-open-sources-infernet-machine-learning.html