nawet od 15 linii w 100% na C# = end to end ML
Machine Learning w C#
Już nie musisz rozszerzać stack technologiczny, aby wdrożyć machine learning w .NET. Nawet na produkcji z dużą skalą. Piszesz cały kod w C# lub F#!
Kiedy: wrzesień 2021
Zajmujemy się Machine Learning zawodowo. W naszych inicjatywach brało już 10k+ osób.
Możez nam zaufać!
Dlaczego Machine Learning?
Prędzej czy później spotkasz ten temat na swojej zawodowej drodze. Biznes coraz więcej uwagi poświęca Machine Learning, a to oznacza, że prawdopodobieństwo, że ten temat zawodowo Cię spotka rośnie. Jeśli zwrócisz uwagę, ML już otocza z różnych stron - Azure Services czy nawet w SQL Server (od 2017 wersji) możesz uruchomić ML nie wychodzą z bazy danych.

Pomyślisz: “Od tego są inni ludzie, ja programuję w C#!
Zgadza się, nie musisz się przebranżawiać, choć możesz ;)

Nie musisz od razu zostać Data Scientist. Możesz przygotować się lepiej na to, co jest faktem i trendem w branży, w której pracujesz. Zrozum proces projektów Machine Learning i sprawdź, co możesz zrobić w tym temacie w języku, który znasz. Następnie zobacz jak łatwo można wdrażać (nawet zaawnasowane rozwiąnia) w 100% używając C#!

Zaprojektowany dla .NET developerów (używaj C# lub nawet jak chcesz F#),

Biblioteka do rozwiązywania problemów (dosłownie w 15-20 linii już można osiągnąć całkiem sporo),

Zaprojektowane dla programistów (ang. Code First Approach),

Biblioteka już prodution-ready i sprawdzona na skali, między innymi Microsoft używa w swoich produktach: Windows, Bing , PowerPoint, Excel i wielu Azure services,

Wspiera ONNX format, dzięki czemu możesz re-używać najnowszych rozwiązań (ang. State of The Art) i najlepszych na świecie w tej chwili (to mogą być modele TensorFlow, PyTorch, scikitlearn, xgboost itd),

Możesz łatwo wdrażać Machine Learning w swoich .NET projektach (web app czy desktop app), bez konieczności stawiania mikroserwisu w innej technologii (np. Python),


Łatwy start - biblioteka MLNET łatwo pobiera się przy pomocy NuGet - jeden klik i już za 5-10 min możesz mieć swój pierwszy wytrenowany model. Free + Open Source + Cross Platform: mac, linux, windows!
Dlaczego MLNET? Licz na palcach
To wszystko BEZPŁATNIE - pierwszych 100 uczestników!
Zrozum, że świat zmienia się szybciej niż myślisz. Skoro Machine Learning daje co raz większe możliwości dla biznesu, to szkoda
Dlaczego programista musi rozumieć Machine Learning?
Narzędzia (IDE, biblioteki itd)
Visual Studio
.NET Platform
NuGet - Package Manager 
MLNet
Chcesz użyć najnowszych rozwiązań, ale zostać w .NET?
Możesz to zrobić!
MLNET - Model Builder
Dla zabawy można "wyklikać" w 5 prostych krokach
Vladimir Alekseichenko
Trener & CEO DataWorkshop
-500+ modeli wdrożonych na produkcje

- 8 lat zajmuje się Machine Learning w praktycznym wymiarze - trenuje i wdraża modele na produkcję

- 11 lat programistycznego doświadczenia (w tym 3 lata w .NET)

- CEO i founder DataWorkshop, założyciel DataWorkshop Foundation, prowadzi podcast Biznes Myśli,

- udziela konsultacji firmom, jak wdrażać ML, aby przynosił mierzalne korzyści

- autor 4 kursów: Praktyczne uczenie maszynowe, Python dla Machine Learning, NLP, prognozowanie szeregów czasowych, na których pojawiło się 1000+ uczestników.

- trener i twórca wyzwań online z podstaw uczenia maszynowego: “Korona wyzwań” i “Matrix”, "DWthon" do których dołączyło ponad 10 tysięcy osób.
Kto będzie Cię uczył?

Inicjatywa powstaje dzięki współpracy:

Wsparcie na każdym kroku

Dolącz do community ponad 6k+ uczestników

dołącz do Slacka, gdzie poznasz innych programistów, którzy poznają Machine Learning

możesz zadawać dowolne pytanie związane z ML i uzyskać odpowiedź


- nie przegapisz materiałów i inicjatyw, które dają Ci nowe umiejętności
C# + ML - to oznacza, że nadszedł czas działać! Nie przegap tej możliwości! *
*dla pierwszych 100 osób bezpłatnie
Na koncie DataWorkshop jest:
500+ wdrożonych modeli na produkcję, które na siebie zarabiają
ponad 1000 uczestników kursów online
około 10 000 uczestników innych inicjatyw edukacyjnych
Kontakt
Masz pytania? To dobrze, bez pytań nie ma nauki. Pisz śmiało!