O documento apresenta o ML.NET, um framework de código aberto da Microsoft para machine learning no .NET. O ML.NET permite que desenvolvedores .NET treinem e consumam modelos de machine learning de forma simples, sem necessidade de experiência prévia em ciência de dados. O documento descreve os principais recursos e casos de uso do ML.NET.

1. ML.NET
Letticia Nicoli
IA | Machine Learning | Computação Cognitiva | ChatBots
Software Engineer

2. Software Engineer @Nubank
Microsoft MVP
Organizadora do @High5Devs
MBA em IA & ML
in/letticia-nicoli
@LetticiaNicoli

3. PATROCINADORES_
Agradecemos a confiança e o investimento realizado pelos Patrocinadores do
MVPConf LATAM 2020.
Sem a participação deles o evento não aconteceria.
Nosso muito obrigado!!!

4. Lar de Idosos Nossa
Senhora da Conceição
Aracaju - SE
Retiro dos Idosos
Universina Carrera
Machado
Santo Ângelo - RS
Associação Comunitária
Fênix
Jacareí - SP
Rede Feminina de
Combate ao Câncer
Três Lagoas - MS
Associação de Pais e
Amigos dos Excepcionais
– APAE de Farroupilha
Farroupilha - RS
Lar da Criança Ninho de
Paz
São Paulo - SP
Abrigo Bom Pastor
Cornélio Procópio - PR
BENEFICIADAS
POR VOCÊ_
Estas foram as entidades beneficiadas com a doação que você realizou no ato da
sua inscrição no MVPConf LATAM 2020.
Sem a sua participação o evento não aconteceria e não poderíamos impactar a vida
de tantas pessoas.
Nosso muito obrigado!!!

5. ML.NET
ARTIFICIAL
INTELLIGENCE
MACHINE
LEARNING
Fazer com que os
computadores façam
previsões sem serem
programados explicitamente
DEEP LEARNING
Subconjunto de ML com
base em redes neurais
artificiais que imitam a
maneira como o cérebro
humano aprende, pensa
e processa dados.
ARTIFICIAL
INTELLIGENCE
Capacidade de um
computador realizar tarefas
comumente associadas a
seres inteligentes
(raciocinar, descobrir
significado, generalizar,
aprender com experiências
anteriores).
MACHINE
LEARNING
DEEP
LEARNING

6. LANDSCAPE_
ML.NET
External
At Microsoft
Azure Cognitive
Services
Azure Machine
Learning
WinML
Training custom models Model consumption
Requires ML
knowledge
ML.NET Yes Yes - ML.NET, TensorFlow, ONNX No
Azure
Cognitive
Services
Limited to some
services
Yes – consume via API/SDK No
Azure ML Yes
Yes – register models & consume
via web service
Somewhat
WinML No Yes - ONNX No

7. Framework .NET
open source e
cross-platform
para Machine Learning.
dot.net/ml

8. BUILT FOR
.NET
Podem utilizar suas
habilidades de C# e
F# existentes para
integrar ML em
aplicações .NET
Não é necessária
experiência em
ciência de dados e
ML
Developers

9. ML.NET
Frameworks suportados:
• .NET Core (Natively)
• .NET Framework (Natively)
• Python with NimbusML (Python bindings)
ON-PREMISES ANY CLOUDAZURE
Windows Linux macOS

10. DESKTOP CLOUDWEB MOBILE ML
.NET
IoTGAMING
YOUR PLATFORM FOR BUILDING ANYTHING

11. ML.NET
ML.NET API
(Microsoft.ML)
AutoML.NET API
(Microsoft.ML.AutoML)
MODEL BUILDER ML.NET CLI

12. ML.NET
• Interface simples para criação de modelos
com AutoML;
• Carregamento de arquivos e banco de
dados;
• Geração de código para treinamento e
consumo.
aka.ms/mlnetmodelbuilder

13. > mlnet classification --dataset "customer-reviews.tsv"
--label-column-name Sentiment --train-time 100
ML.NET
• Criação de modelos com AutoML;
• Cross platform (Windows, Linux, MacOS);
• Geração de código para treinamento e
consumo.

14. Classification Regression Image classificationAnomaly detectionForecasting
Object detectionClustering RecommendationRanking
And more! Samples @ https://github.com/dotnet/machinelearning-samples
A FEW THINGS YOU CAN DO WITH ML.NET

15. DEMO
Análise de Sentimentos
ML.NET CLI

16. ML.NET

17. ML.NET
• Quer permanecer no ecossistema .NET para Machine Learning
• Não quer se preocupar com as complexidades de baixo nível do ML
• Quer treinar um modelo personalizado
• Quer consumir um modelo pré-treinado

18. Nov 2020
• Opções avançadas
de carregamento de
dados no Model
Builder
• Suporte a datasets
do Azure ML
• ML.NET Hackathon
(13 de Novembro)
Dec 2020
• Todos os cenários
com suporte do
Azure no Model
Builder
• Re-abrir estado no
Model Builder
• Open-source tooling
Early 2021
• Local forecasting,
detecção de
anomalias, detecção
de objetos no Model
Builder
Ongoing
• Integração MLOps
• Explicabilidade do modelo
• Adicionando todos os cenários do
ML.NET ao tooling- local + Azure
• ML.NET é executado em todos os
lugares em que .NET é executado,
incluindo Blazor WASM, mobile,
IoT
ML.NET

19. ML.NET
http://dot.net/ml
http://aka.ms/mlnetsamples
http://aka.ms/mlnetdocs
http://aka.ms/mlnet
https://aka.ms/mlnetyoutube

20. @LetticiaNicoli
in/letticia-nicoli