Implementazione di modelli ML.NET: risparmio e consumo di apprendimento automatico

La creazione di un modello di machine learning è solo metà della battaglia. Il vero valore si ottiene quando lo si distribuisce per effettuare previsioni in tempo reale. Comprendere come salvare in modo sicuro i modelli addestrati e utilizzarli nelle applicazioni di produzione è un'abilità fondamentale per qualsiasi sviluppatore. Questo corso basato su testo ti guiderà attraverso l'intero ciclo di vita dei modelli ML.NET, dalla serializzazione alla distribuzione in produzione.Impara come passare da una pipeline addestrata a un'applicazione attiva e predittiva utilizzando pratiche robuste e standard del settore. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali della serializzazione e della deserializzazione del modello in ML.NET - Salva i modelli addestrati in file system o flussi di archiviazione cloud in modo sicuro - Integra i modelli salvati nelle API Web ASP.NET Core utilizzando il PredictionEnginePool - Configurare l'iniezione di dipendenza per un consumo di modello efficiente e sicuro per i thread - Applicare le strategie di base di versioning e monitoraggio del modello per garantire l'accuratezza delle previsioni - Praticare la convalida degli input e degli output del modello attraverso esercizi di architettura scritti Inizierai con le definizioni fondamentali e i meccanismi di salvataggio del modello, progredirai all'integrazione con i moderni framework web e finirai con best practice di distribuzione come la containerizzazione e la sicurezza dei thread. Questo programma è progettato per sviluppatori.NET principianti e intermedi e aspiranti ingegneri di dati che desiderano colmare il divario tra l'addestramento del modello e la consegna della produzione, senza alcuna esperienza precedente di distribuzione del machine learning.Inizia a leggere oggi per trasformare i tuoi modelli di machine learning offline in servizi di produzione ad alte prestazioni.