Classificazione Binaria in ML.NET: Apprendimento Supervisionato Pratico

Integrare il machine learning nelle applicazioni C# sembra spesso scoraggiante, richiedendo l'apprendimento di nuovi linguaggi e toolchain complessi. Questo corso basato su testo ti mostra come sfruttare le tue competenze .NET esistenti per costruire e distribuire potenti sistemi predittivi utilizzando ML.NET. Passerete da sviluppatore software tradizionale a professionista in grado di implementare flussi di lavoro di machine learning supervisionato. Inizierai comprendendo la terminologia fondamentale, la preparazione dei dati e il contesto ML.NET prima di passare all'addestramento e alla distribuzione di modelli reali. Cosa imparerai: * Comprendere i concetti chiave dell'apprendimento supervisionato e le meccaniche della classificazione binaria; * Configurare pipeline di dati con classi C# fortemente tipizzate e data loader; * Addestrare modelli predittivi utilizzando algoritmi ML.NET moderni come FastTree e LightGbm; * Valutare la qualità del modello utilizzando metriche come AUC, F1-score e matrici di confusione; * Salvare e caricare modelli addestrati per effettuare previsioni in tempo reale in ambienti di produzione; * Integrare i modelli ML.NET nelle moderne architetture di applicazioni .NET utilizzando l'injection di dipendenza. Il corso inizia con definizioni essenziali di machine learning e architetture di pipeline, quindi ti guida passo dopo passo attraverso il caricamento dei dati, l'addestramento, la valutazione e la distribuzione. Questo corso è progettato per gli sviluppatori .NET che desiderano aggiungere il machine learning al proprio toolkit. Non è richiesta alcuna precedente esperienza di data science o machine learning. Inizia a leggere oggi e costruisci il tuo primo modello di machine learning utilizzando gli strumenti C# che già conosci.