微软在2018年Build大会中，发布了由微软研究院开发的跨平台机器学习框架ML.NET，现在终于成熟发布了ML.NET 1.0，加入了自动机器学习AutoML、模型构建器（Model Builder）以及ML.NET命令行工具，共三项功能预览。
ML.NET 1.0的自动机器学习功能，将能自动决定适用于输入数据的算法，帮开发者快速构建自定义机器学习模型，微软提到，在构建自定义机器学习模型的时候，开发者必须要为使用案例选择机器学习的类型，决定是分类或回归的任务之后，再将数据转换成适用算法的格式，通过微调算法以取得最好的性能，而新手会在这过程遇到非常多的障碍，自动机器学习则能简化这个过程。
自动机器学习支持价格预测等回归类任务，也支持情感分析、垃圾邮件侦测等分类任务，开发者可以使用模型构建器、ML.NET命令行工具或是AutoMLAPI执行自动机器学习，微软建议，可以在Visual Studio中开始进行自动机器学习，此外，在需要动态构建模型的使用案例，AutoML也很有帮助。
而模型构建器则是一个用户接口工具，让开发人员可以使用AutoML为输入的数据构建最佳的机器学习模型，并产生模型训练与部署的程序代码，让开发者可以快速的为应用程序，加入机器学习功能。另外，ML.NET 1.0还提供命令行工具（下图），功能与模型构建器相似，只是模型构建器提供的是图形接口，而开发者则可以使用命令行工具，以指令走访数据集产生最佳模型，或是产生训练与应用模型的程序代码。ML.NET命令行工具支持跨平台，为.NET命令行工具的扩展组件。
接下来，微软还会为AutoML增加更多支持的使用场景，还要原生集成Apache Spark，并支持更多的数据来源，像是QL Server、CosmosDB以及Azure Blob存储等。