ML.NET是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架（Windows，Linux，macOS）。使用ML.NET，开发人员可以利用他们现有的工具和技能组，通过为情感分析，推荐，图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型，将自定义AI开发并注入其应用程序。

今天我们宣布推出ML.NET 1.0 RC（Release Candidate）（1.0.0-preview版本），这是在2019年第二季度发布最终ML.NET 1.0 RTM 之前的最后预览版本。

很快，我们将结束2018年5月开源的伟大旅程中首个主要里程碑，当时将ML.NET v0.1作为开源发布。从那时起，我们一直坚持月发布共计12个预览版本，如下面的路线图所示：

在此版本（ML.NET 1.0 RC）中，我们最初总结了我们的主要API更改。对于下一个开发周期，我们专注于改进文档和样本，并在需要时解决主要的关键问题。

目标是避免向前发展任何新的突破性变化。

ML.NET 1.0 RC的更新范围

• ML.NET包的稳定版与预览版的分离：标题ML.NET 1.0，ML.NET中的大部分功能（约95％）将作为稳定版本发布（版本1.0）。

  您可以在此处查看“稳定”包和类的参考列表。

  但是，有一些功能区域在发布ML.NET 1.0时仍然不会处于RTM状态。仍保留为预览的这些功能被归类为具有该版本的预览包0.12.0-preview。

  ML.NET 1.0发布后将继续处于预览状态的主要包是以下（0.12 version packages）：

  • TensorFlow组件
  • Onnx组件
  • TimeSeries组件
  • 推荐组件

  您可以在此处查看“1.0之后”预览包和类（0.12.0-preview）的完整参考列表。

• IDataView迁移到Microsoft.ML命名空间：此版本中的一个变化是我们已根据收到的反馈将IDataView移回Microsoft.ML命名空间。
• TensorFlow支持修复： TensorFlow是一个开源机器学习框架，用于深度学习场景（如计算机视觉和自然语言处理）。ML.NET支持使用TensorFlow模型，但在ML.NET版本0.11中，已经为1.0 RC版本修复了一些问题。

  您可以在此处查看运行TensorFlow模型的ML.NET代码示例。

• ML.NET 1.0 RC发行说明：您可以在此处查看1.0 RC的其他发行说明。

突破ML.NET 1.0 Release Candidate的变化

为方便起见，如果要将代码从ML.NET v0.11 移动到v0.12，可以查看影响我们样本的重大更改列表。

计划在生产环境使用？

如果您在应用程序中使用ML.NET并希望投入生产，您可以与ML.NET团队的工程师交谈：

• 在您的应用程序中成功实现ML.NET的帮助。
• 提供有关ML.NET的反馈。
• 演示您的应用程序，并可能在ML.NET主页，.NET博客或其他Microsoft频道上展示它。

如果您希望ML.NET团队的成员与您联系，请填写此表并在最后留下您的联系信息。

在ML.NET 1.0发布之前做好准备！

如前所述，ML.NET 1.0几乎就在这里！您可以通过研究以下资源在发布之前做好准备：

在这里开始使用ML.NET。

接下来，进一步探索其他一些资源：

• Microsoft Docs ML.NET指南中的教程和资源
• 在machinelearning -samples GitHub repo上使用ML.NET的示例应用程序
• 这里介绍了用于理解新API的重要ML.NET概念
• 可以在此处找到“如何”指南，其中显示了如何将这些API用于各种场景

我们将通过提交有关ML.NET GitHub仓库中的任何建议或增强功能的问题来感谢您的反馈，以帮助我们塑造ML.NET并使.NET成为机器学习的理想平台。

ML.NET让我们的机器学习快乐编码！

原文地址：https://www.cnblogs.com/BeanHsiang/p/10662319.html