Фреймворк для создания моделей машинного обучения Infer.NET от Microsoft ранее был доступен только для академического использования. В октябре Microsoft Research опубликовали исходный код инструмента на GitHub. Теперь его можно бесплатно использовать в коммерческой разработке. Вскоре Infer.NET станет частью программной библиотеки ML.NET.
Применение
Infer.NET — фреймворк, который учёные используют в биоинформатике, эпидемиологии, компьютерном зрении для создания моделей машинного обучения. Он используется во многих продуктах Microsoft — XBox, Azure, Microsoft Office. Недавний пример — TrueSkill 2 — технология машинного обучения, которая подбирает игроков в онлайн-играх в зависимости от уровня, скиллов, рейтинга и т.д. Реализованная на Infer.NET, TrueSkill 2 работает в реальном времени в Halo 5 и Gears of War 4, обрабатывая миллионы матчей.
Особенности Infer.NET
Фреймворк использует Байесовские сети в качестве генеративных моделей и позволяет создавать вероятностные модели, реализовывая для них процедуру вывода. Модели способны обучаться по мере поступления новых данных. Это важно для деловых и потребительских продуктов, которые взаимодействуют с пользователями в режиме реального времени. Например, в TrueSkill 2 нужно обновлять навыки игроков после каждого раунда, чтобы матчи были конкурентными. Технология реализует это за миллисекунду. Подход также обеспечивает хорошую масштабируемость и делает Infer.NET практичным инструментом для создания графических моделей.
Преимуществом Infer.NET разработчики называют интерпретируемость. «Если вы разработали модель, инструмент поможет понять, почему она ведет себя определенным образом или делает определенные прогнозы» — пишут исследователи в блоге.
Поддержка Windows, Linux и MacOS предоставляется через .NET Core. Загрузить фреймворк можно здесь. Посмотреть какие модели можно реализовать с помощью инструмента — здесь.
