É già da un po’ di tempo che mi sono affacciato sul mondo del machine learning.

Prima con curiosità per comprendere come si evolverà l’informatica nei prossimi anni e poi per adottare le varie tecniche nello sviluppo di applicazioni.

Storicamente, in questo ambito, Python è il linguaggio più usato da sempre, anzitutto per la comodità di sviluppo.

Essendomi ormai specializzato nell’utilizzo del C# iniziare a studiare il Pyton mi pesava non poco.

Cominciai comunque a studiare e ad utilizzarlo per i miei esperimenti.

Nel frattempo avevo letto che Microsoft aveva iniziato a sviluppare un framework di machine learning ma non lo ritenevo ancora maturo per utilizzarlo.

Dalla sua prima uscita nel 2003, il framework ML.NET si é evoluto raggiungendo un grado di maturità tale da competere con Pyton.

ML.NET é un insieme di strumenti (algoritmi e librerie di servizio) per fare machine learning direttamente in .NET.

La cosa più interessante é che un modello costruito con ML.NET può essere direttamente importato in un’applicazione client che ne faccia uso in produzione.

Per approfondire le differenze tra Pyton e ML.NET vi consiglio di leggere non si vive di solo Pyton.