Machine Learning mit Infer.NET, Teil 1 15.04.2019, 00:00 Uhr

Intelligente Software bauen

Wie Sie mit C# und .NET Machine-Learning-Lösungen erstellen.
Es heißt, wenn man nur einen Hammer hat, dann sehen ­alle Probleme wie Nägel aus. Dieses Phänomen gibt es auch, wenn es um künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Lösungen geht. Da kommen in erster Linie neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Algorithmen in Betracht, die in der letzten Zeit sehr erfolgreich für Bild-, Video- und Sprach­erkennung beziehungsweise -synthese eingesetzt werden. Es gibt dennoch viele Problemstellungen, die sich viel besser mit klassischen Methoden des maschinellen Lernens lösen lassen. Unter anderem ist Infer.NET [1] ein hervorragendes Machine Learning Framework, welches das probabilistische Programmieren mittels der bayesschen Inferenz unter .NET und .NET Core ermöglicht.
Wer weiterliest, wird in diesem Artikel das Thema des probabilistischen Programmierens mit Infer.NET kennenlernen und sein Machine-Learning-Wissen erweitern können. Dafür sind gewisse Grundkenntnisse in der Programmierung (C#/ .NET) und Mathematik (insbesondere in Statistik und Machine Learning) hilfreich.

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