وصف قصير عن الكتاب:

توضح لك مشاريع التعلم الآلي لمطوري .NET كيفية إنشاء تطبيقات .NET أكثر ذكاءً تتعلم من البيانات ، باستخدام خوارزميات وأساليب بسيطة يمكن تطبيقها على مجموعة كبيرة من مشكلات العالم الحقيقي. ستعمل على ترميز كل مشروع في الإعداد المألوف لـ Visual Studio ، بينما يستخدم منطق التعلم الآلي F # ، وهي لغة مناسبة بشكل مثالي لتطبيقات التعلم الآلي في .NET. إذا كنت جديدًا على F # ، فسيمنحك هذا الكتاب كل ما تحتاجه للبدء. إذا كنت معتادًا على F # ، فهذه هي فرصتك لوضع اللغة موضع التنفيذ في سياق جديد ومثير.

في سلسلة من المشاريع الرائعة ، ستتعلم كيفية:

قم ببناء نظام التعرف الضوئي على الحروف (OCR) من البداية
قم بترميز عامل تصفية البريد العشوائي الذي يتعلم بالقدوة
استخدم موفري الأنواع الأقوياء لـ F # للتفاعل مع الموارد الخارجية (في هذه الحالة ، أدوات تحليل البيانات من لغة البرمجة R)
حول بياناتك إلى ميزات إعلامية ، واستخدمها لعمل تنبؤات دقيقة
اعثر على أنماط في البيانات عندما لا تعرف ما الذي تبحث عنه
توقع القيم العددية باستخدام نماذج الانحدار
قم بتنفيذ لعبة ذكية تتعلم كيفية اللعب من التجربة
على طول الطريق ، ستتعلم الأفكار الأساسية التي يمكن تطبيقها في جميع أنواع سياقات العالم الحقيقي والصناعات ، من الإعلان إلى التمويل والطب والبحث العلمي. بينما تستخدم بعض خوارزميات التعلم الآلي رياضيات متقدمة إلى حد ما ، يركز هذا الكتاب على مناهج بسيطة ولكنها فعالة. إذا كنت تستمتع باختراق التعليمات البرمجية والبيانات ، فهذا الكتاب مناسب لك.

Machine Learning Projects for .NET Developers shows you how to build smarter .NET applications that learn from data, using simple algorithms and techniques that can be applied to a wide range of real-world problems. You’ll code each project in the familiar setting of Visual Studio, while the machine learning logic uses F#, a language ideally suited to machine learning applications in .NET. If you’re new to F#, this book will give you everything you need to get started. If you’re already familiar with F#, this is your chance to put the language into action in an exciting new context.

In a series of fascinating projects, you’ll learn how to:

• Build an optical character recognition (OCR) system from scratch
• Code a spam filter that learns by example
• Use F#’s powerful type providers to interface with external resources (in this case, data analysis tools from the R programming language)
• Transform your data into informative features, and use them to make accurate predictions
• Find patterns in data when you don’t know what you’re looking for
• Predict numerical values using regression models
• Implement an intelligent game that learns how to play from experience

Along the way, you’ll learn fundamental ideas that can be applied in all kinds of real-world contexts and industries, from advertising to finance, medicine, and scientific research. While some machine learning algorithms use fairly advanced mathematics, this book focuses on simple but effective approaches. If you enjoy hacking code and data, this book is for you.