Вчера началась крупнейшая конференция для разработчиков – Build 2020, а это значит, что нас ждет множество интересных новостей и анонсов!
Model Builder - это инструмент Visual Studio, который использует AutoML для обучения и создания пользовательских моделей ML.NET в ваших приложениях. Этот инструмент позволяет использовать ML.NET и Model Builder для создания собственных моделей даже начинающим разработчикам без большого.
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/ml-net-model-builder-is-now-a-part-of-visual-studio/
#AutoML #MLNET #VisualStudio #VS #MSBUILD #build #Build2020
Model Builder - это инструмент Visual Studio, который использует AutoML для обучения и создания пользовательских моделей ML.NET в ваших приложениях. Этот инструмент позволяет использовать ML.NET и Model Builder для создания собственных моделей даже начинающим разработчикам без большого.
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/ml-net-model-builder-is-now-a-part-of-visual-studio/
#AutoML #MLNET #VisualStudio #VS #MSBUILD #build #Build2020
.NET Blog
ML.NET Model Builder is now a part of Visual Studio
ML.NET is a cross-platform, machine learning framework for .NET developers. Model Builder is the UI tooling in Visual Studio that uses Automated Machine Learning (AutoML) to train and consume custom ML.NET models in your .NET apps. You can use ML.NET and…
ML.NET претендует на звание самой мощной библиотеки для машинного обучения на платформе .NET. Так ли это на самом деле? На вопрос отвечает Джефф Просайз.
https://devdigest.today/post/1327
#MLNET #JeffProsise
https://devdigest.today/post/1327
#MLNET #JeffProsise
Developers Digest
Jeff Prosise — Machine learning for C# developers: Introducing ML
Ближайшая конференция — DotNext 2020 Piter 15-18 июня, Online Подробности и билеты: https://bit.ly/dotnext2020piter .Need to incorporate ML and AI into your ...
ML.NET - это кроссплатформенная среда машинного обучения с открытым исходным кодом. Она позволяет интегрировать машинное обучение в .NET-приложения. ML.NET предоставляет инструменты (пользовательский интерфейс построителя моделей в Visual Studio и кроссплатформенный интерфейс командной строки ML.NET), который автоматически обучает пользовательские модели машинного обучения на основе сценария и данных. Этот выпуск ML.NET Model Builder содержит множество исправлений ошибок и улучшений, а также новые функции, включая расширенные параметры загрузки данных и потоковую передачу данных обучения из SQL.
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/ml-net-model-builder-november-updates/
#MLNET #ML #ModelBuilder
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/ml-net-model-builder-november-updates/
#MLNET #ML #ModelBuilder
Microsoft News
ML.NET Model Builder November Updates
ML.NET Model Builder brings numerous bug fixes and enhancements, including advanced data loading options and streaming training data from SQL
Угадываем, понравится ли человеку фильм "Крепкий орешек", используя ML.NET
https://blog.elmah.io/predicting-die-hard-fans-with-ml-net-and-csharp
#MLNET #DIE #HARD
https://blog.elmah.io/predicting-die-hard-fans-with-ml-net-and-csharp
#MLNET #DIE #HARD
elmah.io Blog - .NET Technical tutorials/guides and new features
Predicting Die Hard fans with ML.NET and C#
This post will teach you how to predict the value of a boolean using ML.NET and a binary classification trainer. The code uses movie scores as an example.
Подробное руководство, в котором рассказывается, как используя конструктор моделей ML.NET построить классификатор изображений
https://code-ai.mk/how-to-use-ml-net-model-builder-for-image-classification/
#MLNET #Model #Builder
https://code-ai.mk/how-to-use-ml-net-model-builder-for-image-classification/
#MLNET #Model #Builder
CODE-AI
How to use ML.NET Model Builder for Image Classification - CODE-AI
How to use ML.NET Model Builder in Visual Studio to solve an image classification problem. Step by step guide on how to classify images
ML.NET и создание NSFW-бота для телеграмм (строго 18+)
https://habr.com/en/post/548038/
#MLNET #TensorFlow #inception #ImageNet
https://habr.com/en/post/548038/
#MLNET #TensorFlow #inception #ImageNet
Хабр
Посмотрим на девочек? Или ml.net в работе
К сожалению, мир машинного обучения принадлежит python. Он давно закрепился, как рабочий язык для Data Science , но Microsoft решила поспорить и представила свой...
Новые возможности ML.NET: поддержка ARM (в том числе процессора Apple M1), обновление Model Builder и AutoML
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/ml-net-june-updates-model-builder/
#MLNET #AutoML #M1 #ModelBuilder
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/ml-net-june-updates-model-builder/
#MLNET #AutoML #M1 #ModelBuilder
Microsoft News
ML.NET June Updates
Check out what's new in ML.NET and Model Builder.
Особенности работы ML.NET на процессорах Apple M1.
ML.NET – кросс-платформенная система машинного обучения для разработчиков, которая позволяет использовать возможности машинного обучения в автономном и подключенном режимах.
Apple M1 — новый процессор на базе ARM-архитектуры от компании Apple из серии Apple Silicon.
https://visualstudiomagazine.com/articles/2021/06/29/mlnet-jun21.aspx
#mlnet #apple #m1 #arm
ML.NET – кросс-платформенная система машинного обучения для разработчиков, которая позволяет использовать возможности машинного обучения в автономном и подключенном режимах.
Apple M1 — новый процессор на базе ARM-архитектуры от компании Apple из серии Apple Silicon.
https://visualstudiomagazine.com/articles/2021/06/29/mlnet-jun21.aspx
#mlnet #apple #m1 #arm
Visual Studio Magazine
ML.NET Now Works on ARM Devices and Blazor WebAssembly -- Visual Studio Magazine
ML.NET -- an open source, cross-platform machine learning framework for .NET devs -- now works on ARM64 and Apple M1 devices, and on Blazor WebAssembly, with some limitations for each.
Предварительная версия API для классификации текста в ML.NET
https://devdigest.today/goto/1965
#text #api #mlnet
https://devdigest.today/goto/1965
#text #api #mlnet
Microsoft News
Introducing the ML.NET Text Classification API (preview)
Introducing the new ML.NET Text Classification API (preview) which uses state-of-the-art NLP transformer models and TorchSharp to train custom text classification models.