ML.NET 1.1 发布，模型构建器升级和新的异常检测算法

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2019-06-17 08:59:15

ML.NET 1.1 已发布。ML.NET 是一个跨平台的机器学习框架，旨在让 .NET 开发者更快上手机器学习，它允许 .NET 开发者开发他们自己的模型，并将自定义 ML 注入到应用程序中。

1.1 的更新亮点包括针对 ML.NET 的更新，以及用于 Visual Studio 的 Model Builder 的更新。

针对 ML.NET 的更新

在 IDataview 中增加对内存（In-Memory）“图像类型”的支持

在旧版本的 ML.NET 中，每当在模型中使用图像时（例如使用图像对 TensorFlow 或 ONNX 模型进行评分时），我们需要从指定文件路径的驱动器的文件夹中加载图像。但在 ML.NET 1.1 中，现在可以加载内存中的图像并直接处理它们。

新的异常检测算法（预览阶段）

在时间序列 NuGet 包（Time Series NuGet package）中添加了一个名为 SrCnnAnomalyDetection 的新异常检测算法（Anomaly Detection algorithm）。此算法基于超分辨率深度卷积网络（Super-Resolution Deep Convolutional Network.）不需要任何先前的训练。

如要进一步学习，请参阅这段进行异常检测的示例代码。

新的时间序列预测组件（预览阶段）

添加到时间序列 NuGet 包中的这一新功能允许我们实现基于 Singular Spectrum Analysis(SSA) 的时间序列预测模型。

它在 ML.NET 中被命名为AdaptiveSingularSpectrumSequenceModeler。当数据具有某种周期性组件时，这种类型的时间序列预测非常有用，其中事件具有因果关系，并且它们在某个时间点发生（或未发生）。例如，受不同海运（假日季节、销售时间表和周末等）影响的销售预测或时间成分重要的任何其他类型的数据。

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