Machine Learning e Deep Learning in Microsoft .NET

Machine Learning e Deep Learning in Microsoft .NET

Machine Learning e Deep Learning in Microsoft .NET

Nel mondo della programmazione, il machine learning (ML) e il deep learning (DL) stanno assumendo un ruolo centrale nello sviluppo di applicazioni intelligenti. Grazie a strumenti come ML.NET, sviluppatori .NET ed ingegneri informatici possono integrare funzionalità avanzate di ML e DL nei loro progetti, utilizzando linguaggi familiari come C# e .NET. Questo articolo fornisce una guida dettagliata a ML.NET, esaminandone le caratteristiche, gli utilizzi, e le integrazioni con TensorFlow, ONNX e Infer.NET. Verranno inclusi esempi pratici di codice e una panoramica degli strumenti come ML.NET Model Builder e ML.NET CLI.

Introduzione a ML.NET- Machine Learning e Deep Learning in Microsoft .NET

ML.NET è una libreria open-source sviluppata da Microsoft per abilitare il machine learning su applicazioni .NET. Lanciato nel 2018, è progettato per essere accessibile agli sviluppatori senza conoscenze approfondite di ML. Grazie a ML.NET, è possibile creare, addestrare e implementare modelli di machine learning utilizzando il linguaggio C# o F#.

Caratteristiche principali di ML.NET

• Compatibilità con .NET: Consente di integrare modelli di machine learning direttamente nelle applicazioni .NET.
• Supporto per TensorFlow e ONNX: Permette di importare modelli pre-addestrati.
• ML.NET Model Builder: Uno strumento con interfaccia grafica per creare modelli senza scrivere codice.
• ML.NET CLI: Una command-line interface per generare rapidamente pipeline di ML.
• Estensibilità: Integrazione con librerie esterne come Infer.NET per la modellazione probabilistica.

Applicazioni di ML.NET- Machine Learning e Deep Learning in Microsoft .NET

ML.NET è utilizzato in un’ampia gamma di scenari, tra cui:

• Classificazione: Per classificare testi, immagini e dati strutturati.
• Regressione: Prevedere valori numerici come vendite o temperature.
• Raccomandazione: Implementare sistemi di suggerimenti per e-commerce o piattaforme video.
• Clustering: Segmentare i dati in gruppi simili.
• Anomaly Detection: Rilevare anomalie nei dati, come frodi finanziarie.

Esempio pratico: classificazione

using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

// Definizione del modello dati
public class IrisData {
    public float SepalLength { get; set; }
    public float SepalWidth { get; set; }
    public float PetalLength { get; set; }
    public float PetalWidth { get; set; }
    public string Label { get; set; }
}

public class IrisPrediction {
    [ColumnName("PredictedLabel")]
    public string PredictedLabel { get; set; }
}

// Creazione del modello
var context = new MLContext();
var data = context.Data.LoadFromTextFile<IrisData>("iris-data.csv", hasHeader: true, separatorChar: ',');

var pipeline = context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")
    .Append(context.Transforms.Concatenate("Features", "SepalLength", "SepalWidth", "PetalLength", "PetalWidth"))
    .Append(context.MulticlassClassification.Trainers.SdcaMaximumEntropy())
    .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"));

var model = pipeline.Fit(data);

// Predizione
var predictor = context.Model.CreatePredictionEngine<IrisData, IrisPrediction>(model);
var prediction = predictor.Predict(new IrisData { SepalLength = 5.1f, SepalWidth = 3.5f, PetalLength = 1.4f, PetalWidth = 0.2f });
Console.WriteLine($"Predicted Label: {prediction.PredictedLabel}");

Integrazioni con TensorFlow, ONNX e Infer.NET

TensorFlow

ML.NET supporta TensorFlow per utilizzare modelli pre-addestrati di deep learning. Grazie a questa integrazione, è possibile implementare reti neurali convoluzionali e ricorrenti per compiti complessi come il riconoscimento di immagini.

Installazione

Per utilizzare TensorFlow con ML.NET, è necessario installare il pacchetto NuGet Microsoft.ML.TensorFlow:

nuget install Microsoft.ML.TensorFlow

Esempio: importare un modello TensorFlow

using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Transforms.TensorFlow;

var context = new MLContext();
var pipeline = context.Transforms.LoadTensorFlowModel("model.pb")
    .ScoreTensorFlowModel(outputColumnNames: new[] { "output" }, inputColumnNames: new[] { "input" }, addBatchDimensionInput: true);

ONNX

ONNX (Open Neural Network Exchange) consente di utilizzare modelli pre-addestrati compatibili con vari framework di ML.

Installazione

nuget install Microsoft.ML.OnnxTransformer

Esempio: importare un modello ONNX

using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.Transforms.Onnx;

var context = new MLContext();
var pipeline = context.Transforms.ApplyOnnxModel(modelFile: "model.onnx");

Infer.NET

Infer.NET è una libreria per la modellazione probabilistica e il ragionamento bayesiano. Questa integrazione è particolarmente utile per applicazioni che richiedono decisioni basate su incertezza.

Installazione

nuget install Microsoft.ML.Probabilistic

Esempio: modello probabilistico con Infer.NET

using Microsoft.ML.Probabilistic.Models;

Variable<double> mean = Variable.GaussianFromMeanAndVariance(0, 1).Named("mean");
Variable<double> data = Variable.GaussianFromMeanAndVariance(mean, 1).ObservedValue(1.2);
InferenceEngine engine = new InferenceEngine();
Console.WriteLine($"Posterior mean: {engine.Infer(mean)}");

Strumenti: ML.NET Model Builder e CLI

ML.NET Model Builder

ML.NET Model Builder è un tool visivo che guida gli sviluppatori nella creazione di modelli ML senza scrivere codice. Disponibile come estensione per Visual Studio, è ideale per principianti.

Funzionalità principali

• Supporta scenari comuni come classificazione, regressione e raccomandazioni.
• Genera codice C# per l’integrazione nei progetti.

ML.NET CLI

La CLI di ML.NET consente di creare rapidamente pipeline di ML tramite linea di comando.

Installazione

dotnet tool install -g mlnet

Esempio: generare un modello

mlnet classification --dataset "data.csv" --label-column-name "Label" --output-path "ModelOutput"

Domande frequenti – Machine Learning e Deep Learning in Microsoft .NET

Ecco alcune domande frequenti su ML.NET :

• ML.NET è compatibile con altri framework? Sì, supporta TensorFlow, ONNX e Infer.NET.
• Quali tipi di applicazioni posso costruire? Classificazione, regressione, raccomandazione, clustering, anomaly detection.
• Serve una GPU? No, ma alcune integrazioni (es. TensorFlow) possono trarre vantaggio da una GPU.

Conclusione – Machine Learning e Deep Learning in Microsoft .NET

ML.NET rappresenta una soluzione potente e versatile per sviluppatori .NET che desiderano integrare machine learning e deep learning nei loro progetti. Con strumenti come Model Builder e CLI, e grazie alle integrazioni con TensorFlow, ONNX e Infer.NET, è possibile affrontare una vasta gamma di scenari ML.

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(fonte)

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