Max Home IndustryMicrosoft сделала еще один свой продукт с открытым исходным кодом; на этот раз это сеть машинного обучения Infer.NET. Infer.NET — это платформа для выполнения байесовского вывода в графических моделях, которая также может использоваться для вероятностного программирования.
Он был разработан командой Microsoft Research в Кембридже, Великобритания, которая начала работу над фреймворком еще в 2004 году. Первоначальный план состоял в том, чтобы использовать его в качестве инструмента исследования, и он был выпущен для академического использования в 2008 году, с тех пор, как он достиг некоторых успехи в академических исследованиях. В настоящее время он используется в качестве движка машинного обучения в ряде продуктов Microsoft в Office, Xbox и Azure.
Команда Infer.NET говорит, что его особенность заключается в том, что он позволяет использовать модельный подход к машинному обучению, так что вы можете включить знания предметной области в свою модель, а затем фреймворк может построить индивидуальный алгоритм машинного обучения непосредственно из этой модели. Это означает, что вместо того, чтобы отображать вашу проблему на уже существующем алгоритме обучения, который вам был дан, Infer.NET фактически создает для вас алгоритм обучения на основе предоставленной вами модели.
В Infer.NET модели описываются с помощью вероятностной программы, а Infer.NET компилирует вероятностную программу в высокопроизводительный код для реализации детерминированного приближенного байесовского вывода. Это позволяет вам справиться с неопределенностью относительно того, какое значение должны содержать некоторые элементы набора данных, присваивая вероятности вероятным значениям. Байесовский вывод позволяет вам работать в обратном направлении от наблюдения к его источнику — потенциальным значениям и их вероятностям.
Разработчики говорят, что использование детерминированных алгоритмов вывода является дополнением к преимущественно основанным на выборке методам большинства других систем вероятностного программирования, и этот подход означает, что он поддерживает онлайн-байесовский вывод — способность системы учиться по мере поступления новых данных.
Это означает, что вы можете использовать Infer.NET, если у вас есть обширные знания о предметной области, в которой вы решаете проблему, или если интерпретация поведения системы важна для вас, или если у вас есть производственная система, которую нужно изучать как поступают новые данные.
Infer.NET станет частью ML.NET — среды машинного обучения для разработчиков .NET, и команда уже предприняла несколько шагов по интеграции с ML.NET, включая настройку репозитория под .NET Foundation и перемещение пакета. и пространства имен в Microsoft.ML.Probabilistic. Infer.NET расширит ML.NET для статистического моделирования и онлайн-обучения.