Training ML.NET

Machine Learning in .NET

Met ML.NET is het voor .NET developers mogelijk om vanuit de voor hen bekende .NET omgeving machine learning scenario's uit te werken in modellen, deze modellen te trainen en toe te passen in hun favoriete .NET programmeertaal, zoals C# en VB.NET. Met de ML.NET Model Builder extensie voor Visual Studio doe je dit vanuit de voor jou bekende ontwikkelomgeving, zonder daarvoor uitgebreide voorkennis van data science processen te hebben.

Daarnaast is het mogelijk om andere populaire machine learning oplossingen als Infer.NET en TensorFlow binnen ML.NET toe te passen, om nog meer ML scenario's te kunnen verwerken. ML.NET sluit vanzelfsprekend aan bij Microsoft Azure cloudservices als Azure Machine Learning Studio.

Training ML.NET

Tijdens de training ML.NET ga je vanuit je kennis van het .NET framework aan de slag met de Model Builder voor Visual Studio. We beginnen met het toepassen van bestaande ML modellen en gaan dan verder met het bouwen van een custom model. Je gaat data importeren en voorbereiden en vervolgens je model trainen op basis van voor jou bekende .NET code in C#.

Verder leer je hoe je modellen beheert en deze toepast in je eigen .NET apps, of via een API of Azure service gebruikt in verschillende toepassingen. Veelvoorkomende praktijkcases vormen de rode draad in deze praktijkgerichte training.

Bedrijfstraining ML.NET

Wil je met je eigen bedrijfscase aan de slag en direct een machine learning toepassing voor je eigen organisatie opzetten? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat voor jouw organisatie verzorgen, voor jou en wellicht een groep van je collega's.

We kijken dan naar de specifieke business-case en helpen je deze op te zetten. Zo sluit een bedrijfstraining perfect aan bij wat jij moet beheersen om deze technieken direct voor je organisatie te kunnen inzetten.

De volgende onderwerpen worden tijdens de Training ML.NET behandeld:

• Introductie ML.NET
• ML.NET Model Builder voor Visual Studio
• Toepassen van bestaande ML modellen
• Bouwen van Machine Learning model
• Data importeren en voorbereiden
• Trainen en evalueren van modellen
• Modellen beheren
• Modelcode gebruiken in .NET apps
• Modellen uitrollen naar Azure of een web API
• Programmeren met Infer.NET en TensorFlow
• NimbusML koppeling met Python
• Veelgebruikte praktijkcases
• Tip en trucs