微軟釋出機器學習函式庫ML.NET 0.9,計算特徵貢獻以強化模型可解釋性

微軟的.NET機器學習框架ML.NET現推出0.9版本,這次更新的重點加入了特徵貢獻計算(Feature Contribution Calculation,FCC)以加強模型的可解釋性,還為ONNX模型增加GPU支援,另外也對一些API進行改善。
ML.NET可讓使用者創建常用的機器學習模型,執行諸如分類、回歸、排名、推薦和異常檢測等應用,並且還整合熱門的深度學習框架TensorFlow,以及強化與ONNX實作的互通性,廣泛支援機器學習的開源生態系。 ML.NET常見的使用案例包括情感分析、建議、圖像分類、銷售預測等。

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