Uczenie maszynowe weszło już do kanonu technologii informatycznych. Praktyczne umiejętności w tej dziedzinie powinien posiadać każdy programista i analityk. Standardowo do rozwiązań związanych z machine learning stosuje się Pythona i opracowane dla niego biblioteki, niemniej równie skutecznie można do tego celu używać innych języków programowania. Trzeba jedynie dobrze zaznajomić się z wdrożeniami algorytmów uczenia maszynowego. Niezwykle ciekawym rozwiązaniem jest pisanie takich implementacji w C#. Przemawiają za tym nie tylko zalety samego języka, ale i to, że większość aplikacji dla profesjonalistów jest pisana w C# przy użyciu takich narzędzi jak Visual Studio, SQL Server, Unity czy Microsoft Azure.
Ta książka jest przeznaczona dla doświadczonych programistów C#, którzy chcą nauczyć się technik machine learning, deep learning i sztucznej inteligencji. Opisano tu dostępne narzędzia do uczenia maszynowego, dzięki którym można łatwo budować inteligentne aplikacje .NET wykorzystujące takie rozwiązania jak wykrywanie obrazów lub ruchu, wnioskowanie bayesowskie, głębokie uczenie i głęboka wiara. Omówiono zasady implementacji algorytmów uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego oraz ich zastosowanie w budowie modeli predykcji. Przedstawiono różne techniki, od prostej regresji liniowej, przez drzewa decyzyjne i SVM, po zaawansowane rozwiązania, takie jak sztuczne sieci neuronowe, autoenkodery lub uczenie ze wzmocnieniem.
Najciekawsze zagadnienia przedstawione w książce:
- podstawy uczenia maszynowego
- wykorzystywanie logiki rozmytej
- mapy samoorganizujące się
- framework Kelp.Net i jego integracja z systemem ReflectInsight
- realia obliczeń kwantowych