在Build 2018上，微软宣布了ML.NET的预览版，这是一个跨平台的开源机器学习框架。 该公司的目标是.NET开发人员，他们将有机会开发自己的模型并将自定义ML注入其应用程序中，而无需具备开发或调整机器学习模型的专业知识。

ML.NET支持ML任务

NET最初由Microsoft Research开发，并在过去十年中发展成为一个庞大的框架。 现在，它已在Microsoft的许多产品组中使用，包括Azure，Bing，Windows等。

如预览版本中所示，ML.NET支持ML任务，例如分类（情感分析和文本分类）和回归（价格预测和预测）。

Microsoft ML.NET情感分类算法

除了这些ML功能之外，ML.NET的第一个发行版还打包了用于训练模型的.NET API的初稿，其中使用了预测模型和框架的核心组件（包括转换，算法和核心ML数据结构）。

ML.NET也可以扩展以添加流行的ML库，例如TensorFlow，Accord.NET和CNTK。 微软在其官方公告中表示，该公司“ 致力于将ML.NET内部功能的全部体验带入开源ML.NET中。 综上所述，ML.NET是我们致力于在.NET中使ML变得更好的承诺 。”

ML.NET将随着时间的推移启用更多方案

ML.NET将利用流行的深度学习库（例如TensorFlow，Caffe2和CNTK）以及通用机器学习库（例如Accord.NET），在将来允许出现其他情况，例如异常检测，推荐系统和深度学习之类的方法。

ML.NET还将通过允许代码优先方法，支持应用程序本地部署以及构建个人模型的可能性，来支持和增强Azure机器学习和认知服务所提供的体验。

在GitHub上加入Microsoft，以支持在.NET中塑造ML的未来。