【DotNetMLLearn】.NET Core人工智能系列-概述
.NETer大家好,今天为大家送上.NET Core 下如何完成人工智能应用的系列,希望给.NETer进入人工智能领域提供一个指引。
.NET Core已经是一个全场景应用的技术栈方案,对于每一个领域都有支持。自从微软在开源发力后,.NET Core的社区能力也得到了补充。人工智能是全球热点,在人⼯智能里面Python语言是第一世界,对于不少.NET程序员要进入到该领域有不少技术的壁垒。当然有人会提到为何还要用.NET做机器学习? 对于一个团队,是有技术延续性的,要投入一个新领域就要确保技术成本,如果要重新招聘⼀个Python团队,花费不少。用原有的技术能完成的事,是最好的解决方案,而且更能延续原有团队的创造力。对个人更好地把以往积累的经验应用在新领域也是非常好的事。
现阶段.NET Core 在人工智能里面能做什么?生态如何?以下是⼀些原生的.NETCore 人工智能场景下的相关技术。
01
.NET Interactive
在传统的数据科学里面,数据科学家喜欢用Jupyter Notebook作为主要的环境工具。(Jupyter notebook 是⼀种Web 应用,能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到⼀个易于共享的文档中。).NET Interactive是一种Jupyter Notebook的扩展,让.NETer在Jupyter Notebook上通过C#/F#做数据相关的工作。
02
NumSharp
在Python里面,我们需要用Numpy做大量数据处理,完成矩阵运算,多维数据的转换。NumSharp是第三方提供的开源的Numpy的.NET Core版本。(Github地址https:/ github.com/SciSharp/NumSharp)
03
.NET DataFrame
在数据科学里面,数据分析是非常重要的⼀环,Pandas是Python场景下的重要工具。而对于.NET Core通过DataFrame去完成相关数据分析工作,让你更快了解数据,调整数据。
04
XPlot
通过XPlot你可以把数据生成不同的图表,找出数据特征。
.NET for Apache Spark
.NET Core 原生支持大数据处理的Apache Spark
05
ML.NET
ML.NET 是Microsoft 的机器学习框架,它提供了⼀种在.NET 生态系统中训练、创建和运行模型的简单方法。这对.NET 开发人员来说是个好消息,因为它可以让您重用作为.NET 开发⼈员已经拥有的所有知识、技能、代码和库。然而,这不仅仅是面向.NET 开发⼈员的框架。事实上,ML.NET证明了自己是一个很棒的端到端⼯具,它使任何开发⼈员都能够创建复杂的管道并绑定到不同的数据源。
06
TensorFlow.NET
TensorFlow.NET (TF.NET) 为TensorFlow 提供了.NET Standard 绑定。它旨在⽤C# 实现完整的Tensorflow API,允许.NET 开发⼈员使用跨平台的.NET Standard 框架开发、训练和部署机器学习模型。TensorFlow.NET 内置了Keras ⾼级接口,并作为独立包TensorFlow.Keras 发布。(Github地址https:/ github.com/SciSharp/TensorFlow.NET)
07
TensorFlowSharp
TensorFlowSharp 是⼀个TensorFlow模型运行时,和TensorFlow.NET 相比缺少很多如图计算,训练等功能。(Github地址
https:/ github.com/migueldeicaza/TensorFlowSharp)
08
TorchSharp
TorchSharp 是⼀个.NET 库,可提供对⽀持PyTorch 的库的访问。(Github地址https:/ github.com/xamarin/TorchSharp)
结语
通过上述原生库,你可以通过C#/F#完成相关的技术,本次系列会从最基础的知识说起,包括环境搭建,基本概念,机器学习相关算法,以及深度学习,希望能让.NETer 更好学习⼈⼯智能的知识。
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