Programovanie ML.Net

Recenzie čitateľov

Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 8 hlasoch.

Pôvodný názov:

Programming ML.Net

Obsah knihy:

Odborný sprievodca vytváraním produkčných riešení strojového učenia pomocou ML.NET!

ML.NET prináša silu strojového učenia všetkým vývojárom.NET-- a Programovanie ML.NET vám pomôže aplikovať ho v skutočných produkčných riešeniach. Po vzore bestselleru Dina Esposita Programovanie ASP.NET využíva táto kniha rovnaký prístup založený na scenároch, aký tím Microsoftu použil na vytvorenie samotného systému ML.NET. Po základnom prehľade knižníc ML.NET autori osvetľujú minirámce ("ML Tasks") pre regresiu, klasifikáciu, klasifikáciu, detekciu anomálií a ďalšie. Pri každej úlohe ML ponúkajú poznatky na prekonanie bežných výziev v reálnom svete. Nakoniec, ďaleko nad rámec plytkého učenia, autori dôkladne predstavujú neurónové siete ML.NET. Uvádzajú kompletnú príkladovú aplikáciu demonštrujúcu pokročilé kognitívne služby Microsoft Azure a vlastnoručne vytvorenú vlastnú sieť Keras - ukazujú, ako využiť populárne nástroje Pythonu v rámci.NET.

Dino Esposito a jeho syn Francesco Esposito, 14-násobný MVP spoločnosti Microsoft, ukazujú, ako:

⬤ Vybudovať inteligentnejšie riešenia strojového učenia, ktoré sú bližšie k potrebám používateľov.

⬤ Ukážte, ako ML.NET inštanciuje klasickú ML pipeline a zjednodušuje bežné scenáre, ako je analýza sentimentu, detekcia podvodov a predpovedanie cien.

⬤ Zavádzanie spracovania a školenia údajov a "produkcia" softvérových riešení založených na strojovom učení.

⬤ Prejdite od základných predikcií k zložitejším úlohám vrátane kategorizácie, detekcie anomálií, odporúčaní a klasifikácie obrázkov.

⬤ Vykonávať binárnu aj viactriednu klasifikáciu.

⬤ Používajte zhlukovanie a učenie bez dohľadu na usporiadanie údajov do homogénnych skupín.

⬤ Vyhľadať odľahlé hodnoty na odhalenie podozrivého správania, podvodu, zlyhávajúceho zariadenia alebo iných problémov.

⬤ Využite čo najviac výkonných a flexibilných možností prognózovania v systéme ML.NET.

⬤ Zavedenie súvisiacich funkcií zoraďovania, odporúčaní a kolaboratívneho filtrovania.

⬤ Rýchlo vytvorte riešenia klasifikácie obrazu pomocou transferového učenia v systéme ML.NET.

⬤ Prejsť na hlboké učenie, keď štandardné algoritmy a plytké učenie nestačia.

⬤ "Kúpte" si neurónové siete prostredníctvom rozhrania API Azure Cognitive Services alebo preskúmajte budovanie vlastných s Keras a TensorFlow.