Microsoftが「ML.NET 1.5.2」を公開、.NET開発者向け機械学習フレームワーク：ONNXエクスポートなどの機能も強化

Microsoftは、.NET開発者向けのオープンソース機械学習（ML）フレームワークの最新版「ML.NET 1.5.2」を公開した。Model Builderツールで「Azure ML」を使ってオブジェクト検出モデルをトレーニングできるようになった他、ML.NET CLIで画像分類モデルをローカルでトレーニングすることも可能になった。

[＠IT]

　Microsoftは2020年9月25日（米国時間）、オープンソースの.NET開発者向けクロスプラットフォーム機械学習（ML）フレームワークの最新版「ML.NET 1.5.2」を公開した。

　ML.NETでは、.NETエコシステムから離れることなく、MLやデータサイエンスの経験が乏しい開発者でも、.NETアプリケーションにMLモデルを統合できる。ML.NETはWindowsやLinux、macOSに対応し、Visual Studio用のシンプルなUIツール「Model Builder」と、クロスプラットフォームのコマンドラインインタフェース「ML.NET CLI」を利用できる。これらのツールを使うと開発者が用意したシナリオとデータを基にしてカスタムMLモデルを自動的にトレーニングできる。

　ML.NET 1.5.2では多くのバグが修正された他、「Open Neural Network Exchange」（ONNX）エクスポートのサポート対象拡大などの機能強化が施されている。

　ONNXはディープラーニングモデルのオープン標準フォーマット。ML.NETツールについてはModel Builderで「Azure ML」を使ってオブジェクト検出モデルをトレーニングできるようになった他、ML.NET CLIで画像分類モデルをローカルでトレーニングすることも可能になった。

Model Builderを使ったオブジェクト検出モデルのトレーニング

　ML.NETではこれまで、「ML.NET API」を介してオブジェクト検出用にトレーニング済みのTensorFlowモデルやONNXモデルを利用できた。ML.NET 1.5.2では、Visual StudioとModel Builderを使って、AzureとAutoMLの機能を生かしてカスタムオブジェクト検出モデルをトレーニングできるようになった。トレーニングの手順は次の通り。

• Model Builderでオブジェクト検出シナリオを選択して、Azure MLワークスペースをセットアップする

オブジェクト検出シナリオの選択画面（出典：Microsoft）

• トレーニング用の入力データを用意する