跨平台机器学习:ML.NET架构及应用编程 16届微软MVP通过实际案例带领读者迅速掌握基于ML.NET的机器学习解决方案!一本书,轻松上手跨平台机器学习框架,落地人工智能解决方案
通过对《跨平台机器学习:ML.NET架构及应用编程》的学习,读者可以在专家的指导下,运用跨平台机器学习框架ML.NET来创建机器学习解决方案。 有了ML.NET,机器学习可以为所有.NET开发人员赋能,《跨平台机器学习:ML.NET架构及应用编程》可以帮助读者将ML.NET应用于实际的生产解决方案中。在对ML.NET进行基本概述之后,作者阐明了用于回归、分类、排名、异常检测等的微框架(ML任务)。对于每个ML任务,都提供了克服现实世界中常见挑战的见解。同时,书中还着重介绍了神经网络Keras,展示了一个完整的机器学习应用,以及如何在.NET中利用流行的Python 工具。 微软有价值专家MVP(16届)在书中展示了以下主题: l 构建更智能的机器学习解决方案,更贴近用户的需求; l 了解ML.NET如何实例化经典ML管道,并简化情绪分析、欺诈检测和价格预测等常见场景; l 实施
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