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Descrizione


The expert guide to creating production machine learning solutions with ML.NET! ML.NET brings the power of machine learning to all .NET developers— and Programming ML.NET helps you apply it in real production solutions. Modeled on Dino Esposito's best-selling Programming ASP.NET, this book takes the same scenario-based approach Microsoft's team used to build ML.NET itself. After a foundational overview of ML.NET's libraries, the authors illuminate mini-frameworks (“ML Tasks”) for regression, classification, ranking, anomaly detection, and more. For each ML Task, they offer insights for overcoming common real-world challenges. Finally, going far beyond shallow learning, the authors thoroughly introduce ML.NET neural networking. They present a complete example application demonstrating advanced Microsoft Azure cognitive services and a handmade custom Keras network— showing how to leverage popular Python tools within .NET. 14-time Microsoft MVP Dino Esposito and son Francesco Esposito show how to: Build smarter machine learning solutions that are closer to your user's needs See how ML.NET instantiates the classic ML pipeline, and simplifies common scenarios such as sentiment analysis, fraud detection, and price prediction Implement data processing and training, and “productionize” machine learning–based software solutions Move from basic prediction to more complex tasks, including categorization, anomaly detection, recommendations, and image classification Perform both binary and multiclass classification Use clustering and unsupervised learning to organize data into homogeneous groups Spot outliers to detect suspicious behavior, fraud, failing equipment, or other issues Make the most of ML.NET's powerful, flexible forecasting capabilities Implement the related functions of ranking, recommendation, and collaborative filtering Quickly build image classification solutions with ML. NET transfer learning Move to deep learning when standard algorithms and shallow learning aren't enough “Buy” neural networking via the Azure Cognitive Services API, or explore building your own with Keras and TensorFlow
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Dettagli

2022
Inglese
Tutti i dispositivi (eccetto Kindle) Scopri di più
Reflowable
9780137383627

Conosci l'autore

Francesco Esposito

Romano di nascita, si è laureato in Rilievo e Analisi Tecnica dei Monumenti Antichi presso l’Istituto di Topografia Antica dell’Università La Sapienza di Roma. Dal 1986 ha condotto numerose attività di ricerca e di scavo in collaborazione con Soprintendenze ed Istituti universitari in tutta l’Italia meridionale. Ha preso parte a diverse campagne della missione archeologica italiana a Kyme in Turchia. Negli ultimi anni ha concentrato la sua attività nel Salento in collaborazione con la Soprintendenza per i Beni Archeologici della Puglia e l’Università del Salento. 

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