Aprendizaje automático de .NET e Inteligencia artificial
Cree aplicaciones .NET inteligentes con características como detección de emociones y opiniones, reconocimiento de visión y voz, comprensión del lenguaje, conocimiento y búsqueda.
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ML.NET es un marco de aprendizaje automático multiplataforma gratuito y de código abierto creado específicamente para desarrolladores de .NET.
Con ML.NET, puede desarrollar e integrar modelos de aprendizaje automático personalizados en sus aplicaciones .NET, sin necesidad de tener experiencia previa de aprendizaje automático.
ML.NET es una plataforma extensible, con herramientas en Visual Studio, así como una CLI multiplataforma, que impulsa características reconocidas de Microsoft, como Windows Hello, Bing Ads, Ideas de diseño de PowerPoint, etc.
Apache Spark es un motor de análisis de datos distribuido de uso general que funciona en conjuntos de datos grandes, normalmente, terabytes o petabytes de datos.
.NET para Apache Spark proporciona API para usar Apache Spark de C# y F#.
Agregue fácilmente características inteligentes a sus aplicaciones .NET con nuestros modelos de IA pregenerados — como la detección de emociones y opiniones, el reconocimiento de voz y visión, el reconocimiento del lenguaje, el conocimiento y la búsqueda inteligente.
La aplicación de muestra Intelligent Kiosk ilustra cómo se pueden incorporar Cognitive Services en una aplicación .NET.
Azure Machine Learning es un servicio en la nube totalmente administrado que permite compilar, implementar y compartir fácilmente soluciones de análisis predictivo.
La aplicación de ejemplo Recommendation Engine muestra Azure Machine Learning, que se usa en una aplicación .NET.
F# (se pronuncia F sharp) es un lenguaje conciso, sólido y con buen rendimiento que es ideal para la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
Sistema de tipos de F# y características únicas como Proveedores de tipos y Unidades de medida son una buena opción para la ciencia de datos y Azure Machine Learning.
Aprenda .NET fácilmente con nuestros tutoriales paso a paso.
