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关于

特性

  • 清楚地解释了ML.NET模型、管道和功能
  • 提供有关常见ML任务的端到端教程,以及贯穿始终的实际示例
  • 神经网络的专家覆盖包括专家执行摘要和可重用样本
  • 作者Dino Esposito是世界上最受尊敬的微软开发技术的作者、培训师和顾问之一

描述

  • 版权2022
  • 页:256
  • 版本:1
  • 电子书(水印)
  • ISBN-10: 0-13-738353-3
  • ISBN-13: 978-0-13-738353-5

使用ML.NET创建生产机器学习解决方案的专家指南!

ML.NET为所有。net开发人员带来了机器学习的力量,ML.NET编程帮助您将其应用于实际的生产解决方案。仿照迪诺·埃斯波西托最畅销的编程ASP。本书采用了微软团队用于构建ML.NET本身的相同基于场景的方法。在对ML. net库进行基础概述之后,作者阐述了用于回归、分类、排序、异常检测等的迷你框架(ML任务)。对于每个ML任务,他们提供了克服现实世界常见挑战的见解。最后,作者彻底地介绍了ML.NET神经网络,远远超出了浅层学习。他们展示了一个完整的示例应用程序,演示了高级Microsoft Azure认知服务和一个手工定制的Keras网络,展示了如何在。net中利用流行的Python工具。


14次获得微软MVP的迪诺·埃斯波西托和他的儿子弗朗西斯科·埃斯波西托展示了如何:

  • 构建更智能、更贴近用户需求的机器学习解决方案
  • 看看ML.NET如何实例化经典的ML管道,以及如何简化情感分析、欺诈检测和价格预测等常见场景
  • 实施数据处理和培训,并生产基于机器学习的软件解决方案
  • 从基本的预测转向更复杂的任务,包括分类、异常检测、推荐和图像分类
  • 执行二元和多类分类
  • 使用聚类和无监督学习将数据组织成同质组
  • 发现异常点以发现可疑行为、欺诈、设备故障或其他问题
  • 充分利用ml . net强大、灵活的预测能力
  • 实现排序、推荐、协同过滤等相关功能
  • 用ML.NET迁移学习快速构建图像分类解决方案
  • 当标准算法和浅层学习还不够时,就转向深度学习
  • 通过Azure认知服务API购买神经网络,或探索使用Keras和TensorFlow构建自己的神经网络

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目录表

第一章人工智能软件

第2章ML.NET的架构视角

第三章ML.NET的基础

第四章预测任务

第五章分类任务

第6章聚类任务

第七章异常检测任务

第八章预测任务

第九章推荐任务

第10章图像分类任务

第11章神经网络概述

第十二章识别护照的神经网络

附录A模型的可解释性


更多的信息

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最后更新:2020年11月17日