Microsoft、.NET開発者向け機械学習フレームワークの新版「ML.NET 1.2」を発表：ML.NETアプリとWebアプリを統合可能に

Microsoftは、.NET開発者向けの機械学習（ML）フレームワークの最新版「ML.NET 1.2」を発表した。下位互換性を維持しながら、さまざまな改良を施した。予測と異常検知を担うパッケージや「TensorFlow」を使うためのパッケージが正式版になった。

[＠IT]

　Microsoftは2019年7月17日（米国時間）、.NET開発者向けのオープンソースの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 1.2」を発表した。

　ML.NETはWindowsやLinux、macOSに対応する。AutoML（Automated Machine Learning）を利用して、カスタムMLモデルを簡単に作成するための「Model Builder」（Visual Studio用のシンプルなUIツール）とCLI（コマンドラインインタフェース）を提供する。

　ML.NETを使うことで、開発者は既存のツールやスキルを用いてカスタムAIを開発し、アプリケーションに組み込むことができる。感情分析や価格予測、画像分類といった一般的なシナリオのためのカスタムMLモデルが作成可能だ。

　Microsoftは、「ML.NET 1.2は下位互換性があり、従来の機能が使えなくなる変更は加えられていない」と述べ、最新機能が利用できるML.NET 1.2へのアップデートを勧めている。

　ML.NET 1.2では、従来のML.NET 1.1に対して次のような機能改良を施した。

「TimeSeries」を用いた予測と異常検知を正式に提供開始

　開発者は「Microsoft.ML.TimeSeries」パッケージをさまざまなシナリオに利用できる。例えば、異常検知モデルを使って、商品販売の急増や変化を検知したり、季節的要因など、時間に関連するコンテキストに影響される可能性のある販売予測を作成したりできる。

販売予測を作成したところ（出典：Microsoft）

TensorFlowやONNXモデルを使うためのML.NETパッケージの正式版を提供開始

　ML.NETは、拡張可能なプラットフォームとして設計されているため、「TensorFlow」モデルや「ONNX」モデルなど、人気のある他のMLモデルを利用できる。

　開発者は画像分類やオブジェクト検出など、さまざまなMLやディープラーニングのシナリオにアクセスできる。

オブジェクト検出を実現可能（出典：Microsoft）

ML.NETモデルとWebアプリ、ML.NETモデルとサーバレスアプリを簡単に統合可能（プレビュー版）