Machine learning : ML.NET 0.9 isole les fonctions ayant le plus d'influence

Nouvelle version pour le framework ML.NET de Microsoft, kit de machine learning pour développeurs .NET. Son évolution est particulièrement rapide puisque la mouture 0.1 n’est sortie qu’au printemps dernier, à l’occasion de la conférence Build.

Parmi les nouveautés, la plus importante est sans conteste la FCC (Feature Contribution Calculation), qui permet de montrer quelles fonctionnalités ont le plus d’influence sur la prédiction d’un modèle pour un échantillon spécifique de données.

Selon Microsoft, cette capacité est particulièrement utile quand on souhaite déterminer quelles fonctionnalités ont joué le plus grand rôle afin de les isoler, par exemple quand l’activation de toutes les fonctions entraine une trop grande chute des performances.

Autre apport majeur, le support de tous les GPU compatible CUDA 10.0 pour les modèles ONNX. Ce support n’est pour l’instant disponible que sous les éditions 64 bits de Windows. Les versions 32 bits, Linux et macOS seront pris en charge prochainement.

Outre l’apparition de modèles pour Visual Studio, on note une simplification du chargement des données texte, une nouvelle colonne pour les probabilités avec Calibrator Estimators, ou encore la possibilité d’exécuter ML.NET dans des conteneurs Windows Nano ou des machines Windows sans que Visual C++ soit installé.

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