dotnet/machinelearning

ML.NET is an open source and cross-platform machine learning framework for .NET.

What it solves

ML.NET は、.NET 開発者が Python や R を学習したり、機械学習開発に関する深い専門知識を事前に備えていなくても、カスタム ML モデルを構築、訓練、デプロイするための、クロスプラ込みのオープンソース機械学習フレームワークです。

このフレームワークは、データのロード、データの変換、およびさまざまな組み込みの ML アルゴリズムを含む、機械学習のための完全なパイプラインを提供します。また、TensorFlow や ONNX 形式で作成された外部モデルの利用もサポートしており、拡張性が高くなっています。

主に、Windows, Linux, macOS, ARM64, Apple M1, および Blazor Web Assembly 上でアプリケーションに機械学習機能を統合したい .NET 開発者向けです。

プロジェクト
tensorflow/tensorflow
機械学習のためのエンドツーエンドのオープンソースプラットフォームで、ML を活用したアプリケーションの構築とデプロイのための柔軟なツールとライブラリのエコシステムを提供します。
プロジェクト
zenml-io/zenml
開発からプロダクションデプロイメントまで、AIパイプラインとエージェントのフルライフサイクルをオーケストレーションするオープンソースのMLOpsプラットフォームです。
プロジェクト
onnx/models
ONNX形式の最先端な学習済み機械学習モデルを厳選したコレクションで、フレームワークを越えた互換性とデプロイを可能にします。
プロジェクト
evidentlyai/evidently
オープンソースの Python フレームワークで、ML および LLM 駆動システムの評価・テスト・モニタリングを行い、開発者がデータドリフトを検出し出力品質を保証できるよう支援します。
プロジェクト
tryAGI/LangChain
チェーン、ドキュメントローダー、ベクトルデータベースを使用して、.NET 開発者が構成可能な LLM アプリケーションを構築できる、LangChain フレームワークの C# 実装。