ML.NET
To wieloplatformowy (Windows/Linux/macOS), otwartoźródłowy framework do uczenia maszynowego w .NET. Umożliwia on wykorzystanie znajomości C# do budowy modeli ML praktycznie bez głębokiej wiedzy o samej teorii uczenia. ML.NET skupia się na klasycznych zadaniach ML (np. klasyfikacja, regresja, rekomendacje) i oferuje narzędzia (AutoML) automatyzujące dobór algorytmów i parametrów.
Typowe zastosowania ML.NET: klasyfikacja i analiza tekstu (np. sentymentu), regresja (np. prognozowanie cen), klasteryzacja i rekomendacje, a także wczytywanie pretrenowanych modeli ONNX/TensorFlow do wnioskowania (np. klasyfikacja obrazów).
TensorFlow.NET
To .NET-owy binding do biblioteki TensorFlow od Google. Pozwala pisać kod TensorFlow bezpośrednio w C# lub F#, zapewniając dostęp do pełnej funkcjonalności TensorFlow (w tym API Keras). TF.NET umożliwia tworzenie i trenowanie zaawansowanych sieci neuronowych (np. konwolucyjnych, rekurencyjnych) oraz wykorzystanie GPU, co jest kluczowe w dużych projektach głębokiego uczenia.
Typowe zastosowania TensorFlow.NET: budowa/trenowanie złożonych modeli (np. sieci konwolucyjne CNN i rekurencyjne RNN), przenoszenie kodu TensorFlow z Pythona do C# (podobne API, np. Keras), a także wykorzystanie GPU i rozproszonych obliczeń przy dużych zbiorach danych.
Porównanie ML.NET i TensorFlow.NET
• Łatwość użycia: ML.NET oferuje wysokopoziomowe API dostosowane do .NET (m.in. narzędzia Model Builder, AutoML), dzięki czemu początkujący mogą szybko zacząć pracę z ML bez zaawansowanej wiedzy. TensorFlow.NET daje pełną kontrolę nad sieciami neuronowymi, ale wymaga zrozumienia zasad TensorFlow, przez co krzywa uczenia jest stromsza.
• Zakres funkcjonalności: ML.NET świetnie nadaje się do klasycznych zastosowań ML (regresja, klasyfikacja, klasteryzacja), dzięki gotowym algorytmom i automatyzacji. TensorFlow.NET umożliwia tworzenie głębokich sieci neuronowych (CNN, RNN itp.) i korzystanie z akceleracji GPU.
• Integracja z .NET: ML.NET jest oficjalnie wspierany i łatwo integruje się z aplikacjami .NET (prosta instalacja przez NuGet, wsparcie w Visual Studio). TensorFlow.NET to biblioteka zewnętrzna (projekt SciSharp), daje większą elastyczność, ale wymaga doinstalowania natywnych zależności (np. pakietów TensorFlow), co może być bardziej skomplikowane.
• Wydajność: W zadaniach wymagających dużej mocy obliczeniowej (trenowanie dużych sieci, GPU) TensorFlow.NET przeważnie zapewnia lepszą wydajność. ML.NET z kolei kładzie nacisk na szybkie prototypowanie modeli na CPU i płynną integrację z ekosystemem .NET.
Podsumowanie
ML.NET to często najlepszy wybór na początek, pozwala wykorzystać znajomość .NET, oferuje prosty interfejs i narzędzia automatyzujące budowę modeli. TensorFlow.NET zapewnia pełne możliwości głębokiego uczenia (zaawansowane architektury, GPU), ale wiąże się z większą złożonością i dłuższym wdrożeniem. Dla początkującego programisty zwykle korzystniejsze będzie rozpoczęcie od ML.NET. Jeśli natomiast chcesz zgłębiać praktyczne aspekty ML w .NET, warto zainteresować się szkoleniem Szkoła AI w C#/.NET, który pokazuje tworzenie projektów ML w C#.
