微软
微软现在于GitHub上以MIT授权,开源Office、Xbox和Azure中许多微软产品中使用的机器学习引擎Infer.NET,这是一个基于模型的机器学习框架,早在2008年就被开发来用在学术研究上,而现在则被用在加持Azure云端服务上。
Infer.NET的发展历史悠久,微软在2004年开始发展这个框架,摸索可扩展和可解释的机器学习解决方案,在2008年时,Infer.NET被发布成为学术研究的工具,而后有数百篇论文都使用该框架,进行讯息检索以及医疗保健等领域研究上,甚至在2012年,于流行病学、疾病遗传学和流行病学上获得人类专利奖。而该框架后来逐渐成为Office、Xbox和Azure中许多微软产品背后的机器学习引擎。而微软游戏玩家配对系统TrueSkill 2,就是以Infer.NET实作,在游戏Halo 5和Gears of War 4中处理了数百万场的比赛。
Infer.NET团队的工程负责人Yordan Zaykov表示,和其他框架不同的地方是,Infer.NET是一个基于模型的机器学习方法,能够方便开发者将领域知识合并到模型中,借由框架就能直接为该模型量身打造出机器学习算法,也就是说Infer.NET并非要将使用者的问题映射到已经存在的学习算法,而是能基于使用者提供的模型建构出订制的学习算法。
而基于模型的机器学习其中一个优点便是具有可解释性,当使用者设计了模型,并且由Infer.NET框架以该模型建立了学习算法,像是在特定行为的运作逻辑或是进行某些预测时,则使用者更能理解系统运作的方式,Yordan Zaykov认为,机器学习逐渐进入人们的生活中,因此理解和解释机器学习系统的行为变得越来越重要。另外,基于模型的机器学习,也适用于解决特殊资料特征的问题,能被用来处理即时资料、异构资料、资料不足、未标记的资料、资料缺失或是存在已知偏差的资料。
在Infer.NET中,是以概率程式(Probabilistic Program)的方式描述模型,Yordan Zaykov表示,这是一个强大的概念,可以用于描述机器理解真实世界程序的概念。Infer.NET会将概率程式编译成高效能程式码,用于实现确定性近似贝叶斯推断(Bayesian inference)的应用,而这个方法拥有高度的可扩展性, 微软将其用在能从数十亿网页中,自动萃取知识的系统中。
英国剑桥的微软研究院现在将Infer.NET开源,希望透过与社群合作进一步发展框架,而目前Infer.NET也开始和ML.NET进行整合,包括在.NET基金会下设置储存库,并将套件以及空间命名移动到Microsoft.ML.Probabilistic,Infer.NET将会帮助ML.NET进行统计建模以及线上学习方面。
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