Machine Learning via .NET

Backend
30 марта, 14:10
Зал №4
  • Что такое в целом ML — что изменилось за последние несколько лет и краткое объяснение общих терминов.
  • Облачные и локальные варианты работы с ML — различия, преимущества и недостатки.
  • Облачные решения — какие есть, в чем разница, демо простых задач решаемых с помощью cognitive services, обучаемые облачные сервисы (custom vision, etc).
  • Простые задачи вне облака — краткий обзор Accord.NET, демо.
  • Локальные решения — обзор CNTK, TensorFlow, ML.NET. В чём различия, что и для каких задач применять, краткое демо каждого из сервисов.
  • Как устроен ML.NET — небольшой разбор исходников, пара слов о будущем проекта.
  • Общий обзор — что мы в итоге имеем, какие решения лучше в конкретных ситуациях.

Independent developer

Роман Неволин

Разработчик приложений для биоинформатиков на .NET, для химиков на Java, для финансистов на Haskell и множества других интересных вещей. Любит изучать новые области и языки, а потом рассказывать о них на конференциях и по необходимости использовать в продакшне.

Разработчик приложений для биоинформатиков на .NET, для химиков на Java, для финансистов на Haskell и множества других интересных вещей. Любит изучать новые области и языки, а потом рассказывать о них на конференциях и по необходимости использовать в продакшне.

Другие спикеры секции Backend: