Machine Learning: Softwareentwicklung 2.0?

Machine Learning: Softwareentwicklung 2.0?

Keynote from BASTA! Spring conference.

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Jörg Neumann

February 27, 2020
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Transcript

  1. 6.

    Quelle: IDG Machine Learning Studie 2019 Datenqualität verbessern Machine Learning

    verstehen Worin sehen Sie in Ihrem Unternehmen die größten Hürden für die Anwendung von Machine Learning?
  2. 8.

    Entwickler › Grundlegendes Verständnis von ML › Verwendung von Tools

    & Libraries › Nutzung von vorgefertigten Modellen › Entwicklung mit Java, C# oder JavaScript Data Scientist › Tiefes Verständnis von ML › Aufbau neuronaler Netze › Entwicklung und Optimierung von Modellen › Entwicklung mit Python oder R Was bedeutet das für mich?
  3. 9.

    Framework für .NET Entwickler Toos zur leichten Entwicklung eigener Modelle

    Erweiterbar durch TensorFlow & co. Production ready C# F# http://dot.net/ml ML.NET Open Source / Cross Plattform Machine Learning Framework
  4. 10.

    A few things you can do with ML.NET … Was

    kann man damit machen? Samples @ https://github.com/dotnet/machinelearning-samples
  5. 11.

    ML.NET API (Code) ML.NET Model Builder (Visual Studio UI) ML.NET

    CLI (Command-Line Interface) C# >_ Wie kann man ML.NET nutzen?
  6. 13.

    Fazit ▪ Machine Learning eröffnet neue Möglichkeiten ▪ Ein grundlegendes

    Verständnis und das richtige Mindset sind entscheidend ▪ ML.NET ist ein guter Einstieg für .NET Entwickler ▪ Azure bietet eine Reihe vorgefertigter Lösungen an
  7. 14.