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Programming ML.NET

Programming ML.NET

44,99 €

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Artikelnummer: 9780137383658 Kategorie: Englische Bücher
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Beschreibung

Willkommen in der faszinierenden Welt des maschinellen Lernens mit C# und ML.NET! Dieses Buch ist dein Schlüssel, um die Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz direkt in deine .NET-Anwendungen zu integrieren. „Programming ML.NET“ ist mehr als nur ein Lehrbuch – es ist dein persönlicher Mentor auf dem Weg zum ML.NET-Experten. Lass dich inspirieren und entdecke, wie einfach und zugänglich maschinelles Lernen sein kann!

Inhalt

Toggle
  • Warum „Programming ML.NET“ dein nächstes Lieblingsbuch wird
  • Was dich in „Programming ML.NET“ erwartet
    • Kapitel 1: Einführung in ML.NET
    • Kapitel 2: Datenaufbereitung und -vorverarbeitung
    • Kapitel 3: Überwachtes Lernen mit ML.NET
    • Kapitel 4: Unüberwachtes Lernen mit ML.NET
    • Kapitel 5: Modellbewertung und -optimierung
    • Kapitel 6: Deep Learning mit ML.NET
    • Kapitel 7: Machine Learning in der Praxis
  • Für wen ist „Programming ML.NET“ geeignet?
  • Warum du „Programming ML.NET“ jetzt kaufen solltest
  • Was unterscheidet „Programming ML.NET“ von anderen Büchern über Machine Learning?
  • FAQ – Häufig gestellte Fragen zu „Programming ML.NET“
    • Benötige ich Vorkenntnisse in Machine Learning, um das Buch zu verstehen?
    • Welche Version von ML.NET wird im Buch verwendet?
    • Kann ich die Beispiele im Buch auch mit anderen .NET-Sprachen wie F# verwenden?
    • Gibt es Begleitmaterialien zum Buch, wie z.B. Quellcode oder Übungsaufgaben?
    • Wie kann ich den Autor kontaktieren, wenn ich Fragen zum Buch habe?
    • Ist das Buch auch für Data Scientists geeignet, die bereits Erfahrung mit anderen Machine Learning Frameworks haben?
    • Wird das Buch auch in anderen Sprachen erhältlich sein?
    • Wie oft wird das Buch aktualisiert?
    • Gibt es eine Online-Community, in der ich mich mit anderen Lesern austauschen kann?

Warum „Programming ML.NET“ dein nächstes Lieblingsbuch wird

Hast du jemals davon geträumt, eigene Machine Learning Modelle zu erstellen, ohne dich in komplizierten mathematischen Formeln zu verlieren? Möchtest du die Power von KI nutzen, um deine Anwendungen intelligenter zu machen? Dann ist „Programming ML.NET“ genau das Richtige für dich!

Dieses Buch wurde für Entwickler wie dich geschrieben, die das maschinelle Lernen mit C# erlernen und in ihre Projekte integrieren möchten. Egal, ob du ein erfahrener .NET-Entwickler oder ein neugieriger Anfänger bist, „Programming ML.NET“ führt dich Schritt für Schritt durch die Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken von ML.NET.

„Programming ML.NET“ ist dein unverzichtbarer Begleiter, um:

  • Die Grundlagen des maschinellen Lernens zu verstehen.
  • ML.NET zu installieren und einzurichten.
  • Eigene Machine Learning Modelle von Grund auf neu zu entwickeln.
  • Vorhandene Modelle in deine .NET-Anwendungen zu integrieren.
  • Deine Modelle zu trainieren und zu optimieren.
  • Die verschiedenen Algorithmen von ML.NET kennenzulernen und anzuwenden.
  • Deine Anwendungen mit intelligenten Funktionen auszustatten.

Vergiss komplizierte Python-Skripte und undurchsichtige Frameworks. Mit „Programming ML.NET“ bleibst du in der vertrauten .NET-Umgebung und nutzt deine vorhandenen C#-Kenntnisse, um beeindruckende Ergebnisse zu erzielen. Stell dir vor, du kannst Kundenverhalten vorhersagen, Spam-E-Mails filtern oder sogar eigene Bilderkennungssysteme entwickeln – alles mit deinem Lieblingswerkzeug, C#!

Was dich in „Programming ML.NET“ erwartet

Dieses Buch ist sorgfältig strukturiert, um dir ein umfassendes und praxisorientiertes Lernerlebnis zu bieten. Jeder Abschnitt ist vollgepackt mit verständlichen Erklärungen, anschaulichen Beispielen und realen Projekten, die dich motivieren und deine Fähigkeiten stärken.

Kapitel 1: Einführung in ML.NET

Hier beginnt deine Reise in die Welt des maschinellen Lernens mit ML.NET. Du lernst die Grundlagen kennen, erfährst, was ML.NET ist und wie es funktioniert. Wir führen dich durch die Installation und Konfiguration von ML.NET und zeigen dir, wie du deine erste einfache Machine Learning Anwendung erstellst.

Kapitel 2: Datenaufbereitung und -vorverarbeitung

Daten sind das A und O des maschinellen Lernens. In diesem Kapitel lernst du, wie du Daten sammelst, bereinigst und für das Training deiner Modelle vorbereitest. Wir zeigen dir verschiedene Techniken zur Datenvorverarbeitung, wie z.B. das Normalisieren, Skalieren und Transformieren von Daten.

Kapitel 3: Überwachtes Lernen mit ML.NET

Überwachtes Lernen ist eine der häufigsten Arten des maschinellen Lernens. Du lernst, wie du Modelle für Regression, Klassifizierung und andere Aufgaben trainierst. Wir stellen dir verschiedene Algorithmen vor, wie z.B. lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines (SVMs).

Kapitel 4: Unüberwachtes Lernen mit ML.NET

Unüberwachtes Lernen ermöglicht es dir, Muster und Strukturen in Daten zu finden, ohne dass du vordefinierte Labels benötigst. Du lernst, wie du Clustering-Algorithmen einsetzt, um Daten in Gruppen zu unterteilen, und wie du Dimensionsreduktionstechniken anwendest, um die Komplexität deiner Daten zu verringern.

Kapitel 5: Modellbewertung und -optimierung

Ein gutes Modell ist nicht nur genau, sondern auch effizient und zuverlässig. In diesem Kapitel lernst du, wie du die Leistung deiner Modelle bewertest und optimierst. Wir zeigen dir verschiedene Metriken zur Modellbewertung, wie z.B. Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score. Außerdem lernst du, wie du Hyperparameter-Optimierungstechniken einsetzt, um die besten Einstellungen für deine Modelle zu finden.

Kapitel 6: Deep Learning mit ML.NET

Deep Learning ist ein aufregendes Feld des maschinellen Lernens, das auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Du lernst, wie du Deep Learning Modelle mit ML.NET erstellst und trainierst. Wir stellen dir verschiedene Architekturen vor, wie z.B. Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bilderkennung und Recurrent Neural Networks (RNNs) für die Verarbeitung von sequenziellen Daten.

Kapitel 7: Machine Learning in der Praxis

In diesem Kapitel wendest du dein Wissen auf reale Projekte an. Wir zeigen dir, wie du Machine Learning Modelle in verschiedene Arten von Anwendungen integrierst, wie z.B. Webanwendungen, mobile Apps und Desktop-Anwendungen. Du lernst, wie du Daten aus verschiedenen Quellen beziehst, wie z.B. Datenbanken, APIs und Dateien, und wie du deine Modelle in der Cloud bereitstellst.

Für wen ist „Programming ML.NET“ geeignet?

„Programming ML.NET“ richtet sich an alle, die das maschinelle Lernen mit C# erlernen und in ihre Projekte integrieren möchten. Insbesondere ist das Buch geeignet für:

  • .NET-Entwickler, die ihre Fähigkeiten erweitern und neue Technologien erlernen möchten.
  • Softwarearchitekten, die intelligente Funktionen in ihre Anwendungen integrieren möchten.
  • Data Scientists, die ML.NET als Ergänzung zu ihren bestehenden Tools nutzen möchten.
  • Studenten, die sich für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz interessieren.
  • Hobbyprogrammierer, die eigene Machine Learning Projekte realisieren möchten.

Vorkenntnisse in C# sind von Vorteil, aber nicht unbedingt erforderlich. Das Buch beginnt mit den Grundlagen und führt dich Schritt für Schritt durch alle wichtigen Konzepte. Wenn du bereits Erfahrung mit anderen Programmiersprachen hast, wirst du dich schnell in C# zurechtfinden.

Warum du „Programming ML.NET“ jetzt kaufen solltest

Die Welt verändert sich rasant, und maschinelles Lernen wird immer wichtiger. Unternehmen suchen händeringend nach Entwicklern, die sich mit KI auskennen und intelligente Anwendungen entwickeln können. Mit „Programming ML.NET“ bist du bestens gerüstet, um diese Herausforderungen anzunehmen und deine Karriere auf das nächste Level zu heben.

Dieses Buch bietet dir:

  • Eine umfassende Einführung in ML.NET und das maschinelle Lernen.
  • Praxisorientierte Beispiele und Projekte, die du direkt umsetzen kannst.
  • Verständliche Erklärungen und klare Anleitungen.
  • Das Wissen, um eigene Machine Learning Modelle zu entwickeln und zu implementieren.
  • Einen Wettbewerbsvorteil auf dem Arbeitsmarkt.

Warte nicht länger und starte noch heute deine Reise in die faszinierende Welt des maschinellen Lernens mit „Programming ML.NET“! Klicke jetzt auf den Bestellbutton und sichere dir dein Exemplar. Wir sind überzeugt, dass du von diesem Buch begeistert sein wirst!

Was unterscheidet „Programming ML.NET“ von anderen Büchern über Machine Learning?

Es gibt viele Bücher über Machine Learning, aber nur wenige konzentrieren sich speziell auf ML.NET und die Integration von Machine Learning in .NET-Anwendungen. „Programming ML.NET“ bietet dir:

  • Eine klare Fokussierung auf ML.NET und C#.
  • Praxisorientierte Beispiele, die speziell auf .NET-Entwickler zugeschnitten sind.
  • Eine einfache und verständliche Sprache, die auch für Anfänger geeignet ist.
  • Eine umfassende Abdeckung aller wichtigen Themen, von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Techniken.
  • Eine Community von Lesern, die sich gegenseitig unterstützen und austauschen.

Mit „Programming ML.NET“ sparst du Zeit und Mühe, da du dich nicht durch unzählige Python-Tutorials und Frameworks kämpfen musst. Du bleibst in deiner vertrauten .NET-Umgebung und nutzt deine vorhandenen C#-Kenntnisse, um beeindruckende Ergebnisse zu erzielen. Das ist der Schlüssel zu deinem Erfolg!

FAQ – Häufig gestellte Fragen zu „Programming ML.NET“

Benötige ich Vorkenntnisse in Machine Learning, um das Buch zu verstehen?

Nein, Vorkenntnisse in Machine Learning sind nicht erforderlich. Das Buch beginnt mit den Grundlagen und führt dich Schritt für Schritt durch alle wichtigen Konzepte. Allerdings sind grundlegende Programmierkenntnisse in C# von Vorteil.

Welche Version von ML.NET wird im Buch verwendet?

Das Buch verwendet die aktuelle stabile Version von ML.NET. Alle Beispiele und Anleitungen sind auf diese Version abgestimmt. Wir bemühen uns, das Buch regelmäßig zu aktualisieren, um mit den neuesten Entwicklungen in ML.NET Schritt zu halten.

Kann ich die Beispiele im Buch auch mit anderen .NET-Sprachen wie F# verwenden?

Ja, ML.NET ist sprachunabhängig und kann mit allen .NET-Sprachen verwendet werden. Die Beispiele im Buch sind in C# geschrieben, können aber problemlos in F# oder andere .NET-Sprachen übersetzt werden.

Gibt es Begleitmaterialien zum Buch, wie z.B. Quellcode oder Übungsaufgaben?

Ja, zu jedem Kapitel gibt es den vollständigen Quellcode zum Download. Außerdem bieten wir zusätzliche Übungsaufgaben und Projekte an, mit denen du dein Wissen vertiefen und deine Fähigkeiten weiterentwickeln kannst.

Wie kann ich den Autor kontaktieren, wenn ich Fragen zum Buch habe?

Du kannst den Autor jederzeit per E-Mail oder über die Social-Media-Kanäle kontaktieren. Wir sind immer offen für Fragen, Anregungen und Feedback.

Ist das Buch auch für Data Scientists geeignet, die bereits Erfahrung mit anderen Machine Learning Frameworks haben?

Ja, auch Data Scientists können von „Programming ML.NET“ profitieren. Das Buch bietet eine umfassende Einführung in ML.NET und zeigt, wie du deine bestehenden Kenntnisse und Fähigkeiten in der .NET-Umgebung einsetzen kannst. ML.NET kann eine wertvolle Ergänzung zu deinen bestehenden Tools sein und dir helfen, deine Projekte noch effizienter umzusetzen.

Wird das Buch auch in anderen Sprachen erhältlich sein?

Wir planen, das Buch in Zukunft auch in anderen Sprachen zu veröffentlichen. Bitte kontaktiere uns, wenn du Interesse an einer Übersetzung in deine Sprache hast.

Wie oft wird das Buch aktualisiert?

Wir bemühen uns, das Buch regelmäßig zu aktualisieren, um mit den neuesten Entwicklungen in ML.NET Schritt zu halten. Neue Versionen des Buches werden in der Regel veröffentlicht, wenn wichtige Änderungen oder neue Funktionen in ML.NET eingeführt werden.

Gibt es eine Online-Community, in der ich mich mit anderen Lesern austauschen kann?

Ja, wir haben eine Online-Community eingerichtet, in der du dich mit anderen Lesern austauschen, Fragen stellen und deine Projekte präsentieren kannst. Die Community ist ein wertvoller Ort, um von anderen zu lernen und dein Netzwerk zu erweitern.

Bewertungen: 4.6 / 5. 408

Zusätzliche Informationen
Verlag

Pearson Education (US)

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