Descrição
Aprendizado de Máquina com ML.Net para Iniciantes
Desbloqueie o Poder do Aprendizado de Máquina com o ML.Net
Observação: Este curso abrangente foi projetado para ensinar os fundamentos do Aprendizado de Máquina usando o ML.Net 1.5.0-preview2. O Aprendizado de Máquina é um conceito revolucionário que permite que os computadores aprendam com a experiência e façam previsões com base nesse conhecimento. Neste curso, vamos guiá-lo através do processo de criação de um pipeline e treinamento de dados para permitir que a máquina reaja de forma inteligente a novas informações. O ML.Net é uma estrutura de ponta que integra perfeitamente recursos de aprendizado de máquina em aplicativos .NET. Ao longo desta série, usaremos principalmente C# para codificação, embora o ML.Net também suporte F#. Essa poderosa ferramenta foi anunciada oficialmente na Build 2019 e é completamente gratuita, de código aberto e multiplataforma. É compatível tanto com o dotnet core quanto com o dotnet framework. Estrutura do Curso:1. Introdução ao Aprendizado de Máquina
Nesta seção, você obterá uma compreensão sólida do Aprendizado de Máquina e de como ele difere do Aprendizado Profundo e da Inteligência Artificial. Você também explorará a estrutura do SDK do ML.Net e seus vários componentes.2. Modelagem de Regressão
Aprenda como criar seu primeiro modelo de regressão e realizar previsões precisas com base nos dados treinados. Avalie e valide cruzadamente seu modelo para garantir sua confiabilidade.3. Carregamento e Filtragem de Dados
Descubra como carregar dados de diferentes fontes, como arquivos, bancos de dados e formatos binários. Domine a arte de filtrar dados irrelevantes para melhorar a precisão de seus modelos.4. Classificação Binária
Explore o conceito de classificação binária e utilize diferentes treinadores para criar modelos para vários cenários. Realize análise de sentimento em dados de texto para determinar se a intenção do usuário é positiva ou negativa.5. Classificação Multiclasse
Aprenda como aproveitar a classificação multiclasse para prever resultados em várias categorias. Use essa técnica para fazer previsões precisas em cenários diversos.6. Visão Computacional com TensorFlow
Aproveite o poder dos modelos do TensorFlow para analisar imagens e identificar objetos. Ganhe experiência prática em visão computacional e expanda suas capacidades de aprendizado de máquina.7. Treinadores e Técnicas Avançadas
Aprofunde-se no mundo dos treinadores avançados, como Detecção de Anomalias, Classificação, Previsão, Agrupamento e Recomendação. Explore suas aplicações e aprenda como implementá-los de forma eficaz.8. Transformação de Dados
Descubra várias técnicas de transformação de dados relacionadas a texto, conversão, dados categóricos e séries temporais. Melhore a qualidade de seus dados e otimize seus modelos de aprendizado de máquina.9. AutoML com o ModelBuilder
Aprenda como aproveitar a interface de usuário intuitiva do ModelBuilder e a CLI para realizar aprendizado de máquina automatizado. Gere modelos ML dotnet com facilidade e otimize seu fluxo de trabalho.10. Modelos ONNX
Entenda o conceito de modelos ONNX e sua importância no cenário de aprendizado de máquina. Aprenda como criar e utilizar modelos ONNX de forma eficaz.11. Integrando Modelos com o ASP.Net Core
Descubra como integrar perfeitamente seus modelos de aprendizado de máquina com aplicativos ASP.Net Core. Aproveite o poder do ML.Net para fazer previsões precisas em tempo real. O que você aprenderá: - Criar aplicativos poderosos de Aprendizado de Máquina usando C# - Utilizar modelos TensorFlow ou ONNX em seus aplicativos dotnet - Integrar modelos de Aprendizado de Máquina de forma transparente em aplicativos ASP.Net - Aproveitar o AutoML para gerar modelos ML dotnet eficientesEstimar frete
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