.NETで機械学習「ML.NET 1.0」発表 - Excelで使われる技術がOSSに
Microsoftは5月6日(米国時間)、「Announcing ML.NET 1.0｜.NET Blog」において、.NETアプリケーションに機械学習の機能を取り込むために設計された機械学習フレームワーク「ML.NET 1.0」を発表した。 「ML.NET 1.0」はMITライセンスの下でオープンソース・ソフトウェアとして公開されている。「donet / machinelearning | GitHub」から取得可能なほか、関連するドキュメントが「ML.NET - An open source and cross-platform machine learning framework」にまとまっている。 資料: Microsoft ML.NETはクロスプラットフォームで動作する機械学習フレームワーク。開発者はML.NETを利用することで、機械学習に関する専門知識を持っていなくても、機械学
OSSベースの機械学習が強い理由
英語版はこちら。 TensorFlowの登場以降、OSSベースの機械学習の盛り上がりは加速しています。Kerasの作者のFrançois Cholletさんの言葉が、この状況を非常に端的に表しています。これだけでも十分だとは思いますが、この記事では、なぜオープンソースの機械学習が強いのか、最近のどういった流れがあるのかを整理したいと思います。 tl;dr機械学習やDeep Learningのフレームワークが充実してきた論文が査読前に公開され、他社も簡単にアルゴリズムの検証ができるようになった多くのプレーヤーの参戦により、アカデミアでの機械学習の研究がレッドオーシャン化した他社にないアルゴリズムで一発勝負、実装は秘密、というアプローチが厳しい牧歌的な時代5年前10年前の世界では、先端の機械学習に取り組んでいるのは大学などの研究室、大企業の研究所や一部の先進的な企業がほとんどでした。特に、ラベ
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