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微軟開源Infer.Net機器學習,該技術將成為ML.Net統計建模和在線學習框架的一部分

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發表于 2018-10-11 09:17:23 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |正序瀏覽 |閱讀模式
微軟開源Infer.Net機器學習,該技術將成為ML.Net統計建模和在線學習框架的一部分
微軟已經通過開源發布了Infer.Net跨平臺框架,用于基于模型的機器學習。

Infer.Net將成為.Net開發人員ML.Net機器學習框架的一部分,Infer.Net擴展ML.Net用于統計建模和在線學習。已經采取了幾個步驟進行整合,包括在.Net基金會下設立回購。

Microsoft引用了Infer.Net對三個用例的適用性:

當用戶具有關于特定域的廣泛知識并想要解決該域中的問題時。
用于解釋系統行為。
對于必須學習新數據的生產系統。
可以追溯到2004年,Infer.Net已經從一個研究工具發展成為Office,Azure和Xbox中某些Microsoft產品的機器學習引擎。通過Infer.Net,開發人員可以將領域知識融入模型中。然后,框架可以直接在該模型中構建自定義機器學習算法,因此Infer.Net不必將問題映射到現有的學習算法上,而是基于開發人員提供的模型構建學習算法。

在Infer.Net中,通過概率程序描述模型;現實世界的過程用機器理解的語言描述。該程序由框架編譯成高性能代碼,以實現確定性近似,貝葉斯推理,一種允許實質可擴展性的方法。 Microsoft已經在一個自動從數十億網頁中提取知識的系統中使用了這種方法。

此外,Microsoft支持在線貝葉斯推理,系統會在新數據到達時學習。該公司認為這種技術對于與用戶實時交互的商業和消費產品至關重要。

基于模型的機器學習在可解釋性方面具有優勢。此外,基于模型的學習適用于數據特征的問題,例如實時數據,異構數據,未標記數據和缺少部分的數據,以及使用已知偏差收集的數據。
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