Accord.NET - klasyka uczenia maszynowego w .NET
Accord.NET to jedna z pierwszych i najbardziej wszechstronnych bibliotek machine learning dla .NET. Projekt zapoczątkowany już w 2010 roku dostarcza cały zestaw modułów do analizy danych i sygnałów - od zaawansowanej algebry liniowej i statystyki, poprzez algorytmy klasyfikacji i regresji, aż po sieci neuronowe, przetwarzanie sygnałów (np. audio) i wizji komputerowej. Dzięki temu w Accord.NET znajdziesz implementacje wielu popularnych algorytmów oraz narzędzia do przetwarzania obrazów i dźwięku, co czyni go kompletnym rozwiązaniem do budowy klasycznych aplikacji ML.
Warto zauważyć, że Accord.NET zintegrował w sobie projekt AForge.NET (wcześniej osobną bibliotekę do wizji komputerowej), rozszerzając jego możliwości. Choć ostatnia stabilna aktualizacja Accord.NET miała miejsce w 2017 roku (wersja 3.8), framework ten wciąż uchodzi za bogate źródło sprawdzonych algorytmów i metod, z którego można korzystać w projektach .NET. Jeżeli potrzebujesz gotowych implementacji klasycznych metod ML lub przetwarzania sygnałów w C#, Accord.NET dostarcza solidne podstawy.
SciSharp Stack - most do ekosystemu Pythona
Kolejnym ważnym graczem jest SciSharp Stack - otwartoźródłowy ekosystem bibliotek, który przenosi najpopularniejsze narzędzia data science z Pythona na platformę .NET. Misją zespołu SciSharp jest umożliwienie programistom .NET korzystania ze sprawdzonych rozwiązań świata Python bez opuszczania środowiska C#.
W praktyce SciSharp to cały stos bibliotek naukowych, w tym m.in.:
- TensorFlow.NET – pełne bindings do biblioteki TensorFlow, dzięki którym możesz trenować i wdrażać modele sieci neuronowych z TensorFlow prosto w C#.
- Keras.NET – powiązanie z wysoko-poziomowym API Keras, ułatwiające budowę i trenowanie sieci neuronowych w stylu Keras bezpośrednio w .NET.
- NumSharp / Numpy.NET – port biblioteki NumPy dostarczający wsparcie dla obliczeń na wielowymiarowych tablicach (ND arrays) w .NET. Pozwala to na wydajne operacje matematyczne podobnie jak w Pythonie.
- Catalyst – biblioteka NLP inspirowana spaCy, oferująca gotowe modele językowe i narzędzia do przetwarzania języka naturalnego w C#.
Co więcej, SciSharp nie poprzestaje na tym, w fazie Incubator znajdują się projekty portujące kolejne narzędzia: trwają prace nad Pandas.NET (czyli klonem biblioteki Pandas do analizy danych tabularnych) oraz Matplotlib.NET (wrapper do popularnej biblioteki wizualizacji danych). Powstaje nawet Torch.NET – bindingi do PyTorch, umożliwiające trenowanie modeli deep learning z wykorzystaniem wielu GPU. Ten bogaty ekosystem sprawia, że .NET staje się coraz bardziej atrakcyjną platformą dla data scientistów. Jeżeli chcesz korzystać z najnowszych zdobyczy uczenia głębokiego (Deep Learning) w C#, SciSharp Stack daje Ci taką możliwość, udostępniając API bardzo zbliżone do oryginalnych bibliotek Pythonowych (co ułatwia naukę i migrację między językami).
ML.NET - uczenie maszynowe od Microsoftu
Nie można pominąć ML.NET, oficjalnego frameworku ML rozwijanego przez Microsoft. ML.NET jest otwartoźródłowym, wieloplatformowym frameworkiem machine learning dla programistów .NET. Jego głównym celem jest udostępnienie łatwych w użyciu narzędzi do tworzenia, trenowania i wdrażania modeli ML w aplikacjach .NET - bez konieczności przełączania się na inną technologię czy język. ML.NET wspiera szeroki wachlarz typowych zadań uczenia maszynowego: klasyfikację, regresję, klasteryzację, a także prognozowanie szeregów czasowych, wykrywanie anomalii czy rekomendacje.
W praktyce ML.NET oferuje wysokopoziomowe API do budowania modeli w C#, możemy definiować pipeline'y przetwarzania danych, wybierać algorytmy treningowe (np. regresję logistyczną, drzewa decyzyjne, random forest itp.) i trenować modele na własnych danych. Biblioteka integruje się z .NET bardzo naturalnie, jest częścią ekosystemu .NET Core, co oznacza pełne wsparcie cross-platform. Microsoft dostarcza także narzędzie Model Builder w Visual Studio, które pozwala automatycznie wygenerować model ML na podstawie danych (AutoML), idealne dla początkujących. Jeśli jesteś programistą .NET, który chce szybko dodać do swojej aplikacji funkcje oparte o uczenie maszynowe (np. predykcję odejścia klienta, wykrywanie oszustw, analizę sentymentu tekstu), ML.NET będzie prawdopodobnie najprostszą drogą. Co ważne, ML.NET ciągle się rozwija we współpracy ze społecznością, więc możesz liczyć na aktualizacje i ulepszenia wspierane przez Microsoft.
Inne przydatne biblioteki Data Science dla .NET
Oprócz wyżej wymienionych "gigantów", ekosystem .NET oferuje też inne biblioteki przydatne w projektach data science i analitycznych.
Oto kilka z nich:
• Math.NET Numerics – podstawowa biblioteka numeryczna dla .NET, zawierająca bogaty zestaw metod i algorytmów matematycznych. Obejmuje m.in. funkcje specjalne, algebrę liniową, generatory liczb losowych, modele probabilistyczne, transformaty i wiele innych narzędzi przydatnych w obliczeniach naukowych. Jeśli potrzebujesz wykonać zaawansowane obliczenia matematyczne lub statystyczne, Math.NET Numerics dostarczy Ci solidne wsparcie.
• Deedle – biblioteka stworzona początkowo dla języka F#, ale dostępna też w C#, przeznaczona do analizy danych i szeregów czasowych. Umożliwia łatwe operacje na kolumnach danych (podobnie jak DataFrame w Pandas) oraz manipulację danymi czasowymi (np. finansowymi). Deedle bywa używana razem z narzędziami ML do przygotowywania i analizy danych wejściowych.
• SharpLearning – lekka biblioteka ML dla C#, zawierająca implementacje wielu algorytmów uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego. Oferuje m.in. modele drzew decyzyjnych, ensemble (las losowy, gradient boosting) oraz narzędzia do selekcji cech i walidacji krzyżowej. Może być ciekawą alternatywą, gdy potrzebujesz szybko zastosować klasyczne algorytmy uczenia maszynowego w .NET bez dużych zależności.
Oczywiście to nie wszystkie możliwości. Istnieją także biblioteki do integracji z innymi językami (np. Python.NET pozwalający korzystać z bibliotek Pythona z poziomu C#) czy specjalistyczne wrappery do konkretnych narzędzi (np. XGBoost.NET do algorytmu XGBoost). Ekosystem .NET stale się powiększa o nowe projekty związane z AI/ML, co jeszcze kilka lat temu mogło wydawać się niszowe, dziś staje się standardem.
Podsumowanie
Analiza danych i uczenie maszynowe w .NET przeżywają prawdziwy rozkwit. Accord.NET dostarcza sprawdzonych, klasycznych rozwiązań naukowych, SciSharp Stack otwiera drzwi do najnowszych zdobyczy AI dzięki integracji z ekosystemem Pythona, a ML.NET upraszcza dodanie uczenia maszynowego do typowych aplikacji biznesowych w C#. Warto eksplorować te biblioteki i dobrać narzędzia odpowiednie do swojego projektu, dzięki nim możesz pozostać w ekosystemie .NET, nie rezygnując z możliwości, jakie daje data science.
Na koniec dodam, że jeśli chcesz nauczyć się praktycznie tworzyć aplikacje z AI i ML w C#/.NET, to zapraszam do mojego szkolenia online Szkoła AI w C#/.NET. W ramach tego szkolenia krok po kroku pokazuję, jak wykorzystać omawiane technologie w realnych projektach, od podstaw po bardziej zaawansowane scenariusze. Niezależnie od tego, czy wybierzesz Accord.NET, SciSharp czy ML.NET, ważne jest, by zacząć eksperymentować i odkrywać możliwości data science w .NET.
