图 1:Infer.NET 分级实际效果 六支运动队相互比赛。每队比赛三场,所以共有九场比赛。 在“NuGet”窗口中,我选择了“浏览器”选项卡,并搜索了“Infer.NET”。 Microsoft 计划在某个时间点将 Infer.NET 迁移到 ML.NET 库中,所以如果找不到 Infer.NET 独立包,请在 ML.NET 包中查找。 不过,Infer.NET 有自己的类型系统,数据很快就会转换为 Infer.NET 可使用的类型。 请注意,Infer.NET 模型是松散连接的对象集合,而不是一个顶级对象。对我而言,至少在刚开始接触 Infer.NET 时,我需要一段时间才能适应这个概念。
那么,infer.NET是什么?有何优点?应用范围如何?该怎么去下载使用呢? 下面就来回答这些问题~ 关于infer.NET 简单来说,Infer.NET是一个基于模型的机器学习框架。 Infer.NET可以将概率化程序编译成高性能代码,用于实现被称为确定性近似贝叶斯推断的东西。 具有这么多的优势,在实际的应用场景中,Infer.NET的运用范围也非常广泛。 最近还应用到了游戏评级系统之中,微软的研究团队基于TrueSkill,使用Infer.NET框架开发了TrueSkill 2。 Infer.NET也将提升ML.NET在统计建模和在线学习方面的能力。 此外,Infer.NET也是跨平台的。
Infer.Net 微软最近开放了一个为.NET 开发者简化概率编程的框架。微软研究院从 2004 年开始致力于 Infer.net,但直到最近,随着深度学习的出现,该框架才真正流行起来。 Infer.net 的强大优势,使得它成为开发人员冒险进入深度 PPL 领域的有力选择。 Gen 是 PPL 中最新但也是最有趣的一个添加项。统计与深度学习相结合是人工智能未来发展的关键要素。
Infer.NET + F# + Azure Notebook 的Two Coins 示例 开发一个F# Console App(系列) Xamarin F# + WebSokect 视频
Ecosystem RxInfer.jl ~ ✓ ✓ ~ ✗ Message-passing Julia ✗ ForneyLab.jl ✗ ~ ✗ ~ ✗ Message-passing Julia ✗ Infer.net
infer.net是微软文库的概率规划。它主要应用在如C和F # #语言,但显然也被称为从IronPython的NET。使用默认infer.net期望传播。
infer.net是微软文库的概率规划。它主要应用在如C和F # #语言,但显然也被称为从IronPython的NET。使用默认infer.net期望传播。
Infer.NET 是微软的概率编程库,它主要由 C# 或 F# 等语言提供,但也能从.NET 的 IronPython 中调用。
最新的PP工具箱,如Stan (Carpenter等人,2017年)、Edward (Tran等人,2016年)和Infer.NET(Minka等人,2018年),支持广泛的模型和算法。
velocity, accelerometers, rate gyroscopes, wheel encoders, constraint models) (Authors) Machine Learning Infer.Net
[专有] [免费层] Machine Learning and Data Science 机器学习与数据科学 Infer.NET - 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。