Dans un billet, Microsoft l'ouverture de son framework de machine learning Infer.NET.

L'ouverture du code Infer.NET représente l'aboutissement d'un long et ambitieux voyage. Notre équipe de Microsoft Research à Cambridge, au Royaume-Uni, a entrepris de développer le framework en 2004. Nous avons beaucoup appris en cours de route pour créer des solutions d’apprentissage automatique évolutives et interprétables. Infer.NET a été initialement conçu comme un outil de recherche et nous l'avons publié à des fins académiques en 2008, explique Microsoft.

Au fil du temps, cet outil de recherche est devenu le moteur d’apprentissage automatique de nombreux produits Microsoft dans Office, Xbox et Azure. Un exemple récent est TrueSkill 2 - un système qui met en relations des joueurs de niveau équivalents pour des jeux vidéo en ligne tels que  Halo 5 et Gears of War 4. Pour ce faire, TrueSkill 2 traite des millions de données de joueurs.

Les frameworks de machine learning sont dans l'air du temps et commencent à pulluler. Microsoft tient à souligner en quoi Infer.NET se distingue de la concurrence.

Infer.NET permet une approche basée sur un modèle pour l'apprentissage automatique. Cela vous permet d'intégrer la connaissance du domaine dans votre modèle. Le framework peut alors construire un algorithme d’apprentissage machine sur mesure directement à partir de ce modèle. Cela signifie qu'au lieu de devoir mapper votre problème sur un algorithme d'apprentissage préexistant qui vous a été fourni, Infer.NET construit en réalité un algorithme d'apprentissage basé sur le modèle que vous avez fourni.

Un autre avantage de l’apprentissage automatique basé sur un modèle est l’interprétabilité. Si vous avez conçu le modèle vous-même et que l'algorithme d'apprentissage suit ce modèle, vous pouvez alors comprendre pourquoi le système se comporte de manière particulière ou fait certaines prédictions, souligne encore Microsoft.

Infer.NETest sur GitHub sous licence MIT.