基于模型的机器学习框架 Infer.NET

MIT
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跨平台
微软
2018-10-06
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Infer.NET 是一个在图形模型中运行贝叶斯推理的框架,它也可以用于概率编程。可以使用 Infer.NET 来解决许多不同类型的机器学习问题,包括分类、推荐或集群等标准问题与针对特定领域问题的定制解决方案。Infer.NET 目前已被广泛应用于各个领域,包括信息检索、生物信息学、流行病学、视觉以及许多其它领域。

Infer.NET 项目是英国剑桥微软研究中心的一个团队于 2004 年启动的,在那之后于 2008 年将其发布用于学术用途。在微软的 AI 新世界中,该技术已经发展成为机器学习引擎并进入 Office 和 Azure 以及 Xbox 上的游戏应用程序。

采用基于模型的方法进行机器学习,开发人员为框架提供模型,然后框架直接从提供的模型中生成机器学习算法。许多学习模型要求程序员将他们的模型映射到预先存在的学习算法,然而,Infer.NET 却是反过来的一个过程,这是 Infer.NET 的优势。开发者认为随着人工智能软件变得越来越流行,解释系统行为变得越来越重要,用户应该可以在给定模型的情况下找出系统以某种方式表现的原因。

Infer.NET 是跨平台的,支持 .NET Framework 4.6.1、.NET Core 2.0 和 Mono 5.0,Windows 用户可以在 Visual Studio 2017 中使用,而 macOS 和 Linux 人员可以使用命令行选项将其整合到所选择的代码管理器中。

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