Recenze čtenářů
Aktuálně nejsou k dispozici žádné recenze čtenářů. Hodnocení je založeno na 8 hlasů.
Původní název:
Programming ML.Net
Obsah knihy:
Odborný průvodce vytvářením produkčních řešení strojového učení pomocí ML.NET!
ML.NET přináší sílu strojového učení všem vývojářům v síti.NET-- a Programování ML.NET vám pomůže aplikovat ji v reálných produkčních řešeních. Po vzoru bestselleru Dina Esposita Programování ASP.NET využívá tato kniha stejný přístup založený na scénářích, jaký tým společnosti Microsoft použil při vytváření samotného systému ML.NET. Po základním přehledu knihoven ML.NET autoři osvětlují minirámce ("ML Tasks") pro regresi, klasifikaci, řazení, detekci anomálií a další. U každé úlohy ML nabízejí poznatky pro překonání běžných problémů v reálném světě. Nakonec autoři důkladně představují neuronové sítě ML.NET, které jdou daleko za povrchní učení. Představují kompletní příklad aplikace demonstrující pokročilé kognitivní služby Microsoft Azure a vlastnoručně vytvořenou vlastní síť Keras - ukazují, jak využít populární nástroje Pythonu v rámci.NET.
Čtrnáctinásobný MVP společnosti Microsoft Dino Esposito a jeho syn Francesco Esposito ukazují, jak:
⬤ Vytvářet chytřejší řešení strojového učení, která jsou blíže potřebám uživatelů.
⬤ Uvidíte, jak ML.NET instancuje klasickou ML pipeline a zjednodušuje běžné scénáře, jako je analýza sentimentu, detekce podvodů a predikce cen.
⬤ Zavádění zpracování dat a školení a "produkční" softwarová řešení založená na strojovém učení.
⬤ Přejděte od základních predikcí ke složitějším úlohám, včetně kategorizace, detekce anomálií, doporučení a klasifikace obrazu.
⬤ Provádět binární i vícetřídní klasifikaci.
⬤ Používat shlukování a učení bez dohledu k uspořádání dat do homogenních skupin.
⬤ Vyhledávat odlehlé hodnoty a odhalovat podezřelé chování, podvody, selhávající zařízení nebo jiné problémy.
⬤ Využijte co nejlépe výkonné a flexibilní prognostické funkce systému ML.NET.
⬤ Zavedení souvisejících funkcí řazení, doporučování a kolaborativního filtrování.
⬤ Rychle vytvářejte řešení pro klasifikaci obrazu pomocí přenosového učení ML.NET.
⬤ Přejděte na hluboké učení, když standardní algoritmy a mělké učení nestačí.
⬤ "Nakupte" neuronové sítě prostřednictvím rozhraní API Azure Cognitive Services nebo prozkoumejte možnost budování vlastních pomocí Keras a TensorFlow.
