⚡️ Архитектурный разбор ML.NET: машинное обучение без выхода из экосистемы .NET

Абдул Рахман разобрал архитектуру ML.NET — открытого кросс-платформенного фреймворка машинного обучения от Microsoft, который позволяет обучать, оценивать и разворачивать ML-модели на привычном C# без Python-рантайма и сторонних библиотек. Автор предлагает делить решение на три проекта: тренер (консольное приложение, которое загружает данные, обучает и сохраняет модель), библиотеку схем с общими типами данных и клиент (Web API, Blazor или Worker), который выполняет предсказания.

В основе — MLContext как точка входа (аналог DbContext из EF), «ленивое» табличное представление IDataView и пайплайны, собираемые цепочкой Append и выполняемые при вызове Fit(), как в LINQ. Тренеры сгруппированы по типам задач — классификация, регрессия, кластеризация, поиск аномалий, ранжирование, прогнозирование.

Для ASP.NET Core PredictionEnginePool обеспечивает потокобезопасные предсказания и горячую перезагрузку модели.

👉🏻 Канал | 💬 Чат | 📕 Каталог