Николай Костов работи като Solutions Architect във фирма ZenCodeo (http://zencodeo.com). Занимавал се е над 5 години с обученията в академията на Телерик, а сега води лекции в Софтуерния Университет (https://softuni.bg) и на различни конференции. Няколко години подред Ники е Microsoft Certified Trainer. Носител е на наградата „Студент на годината“, както и е бил част от класацията „30 под 30“ на списание Forbes Bulgaria. Двукратен победител в проектните категории „Приложни програми“ и „Интернет приложения“ на националната олимпиадата по ИТ. С него ще ви срещнем на събитието ML.NET – Machine Learning за .NET с примери на 9-ти юли. Преди това, Николай ни сподели къде и за какво се използва ML.NET и какви предимства има.

Ти беше лектор в групата ни преди по малко от година, какво се промени в .NET света през това време?

.NET светът е изключително динамичен и няколко месеца са повече от достатъчни да се случат големи неща в него. Да вземем за пример Blazor (темата на лекцията ми миналата година при вас), тази технология мина от „experimental” статус до „ще бъде интегрирана в новата версия на ASP.NET Core 3.0”. Други значими промени, за които се сещам:

  • WPF и WinForms са вече с отворен код и ще работят и на .NET Core 3.0. Старият Entity Framework 6 също ще работи на .NET Core 3.0.
  • Активно се работи и тази есен очакваме .NET Core 3.0, ASP.NET Core 3.0, Entity Framework Core 3.0 и .NET Standard 2.1.
  • Visual Studio 2019 излезе с доста нововъдения сред които Live Share и интегрирано machine learning подсказване при писането на код (IntelliCode).
  • Анонса на интегрирания .NET 5, който ще очакваме в края на 2020.
  • C# 8 е почти готов и излиза скоро с доста приятни нововъведения в синтаксиса.

Къде и за какво се използва ML.NET?

ML.NET е фреймуърк с отворен код, който прави използването на различни machine learning алгоритми върху данни в .NET приложенията ни изключително лесно и приятно. Използва се както в уеб приложения, така и в игри, мобилни и десктоп програми.

В библиотеката са интегрирани голям набор от готови за ползване ML алгоритми като: класификация на изображения, предсказване на цени, продажби и т.н. (regression алгоритми), категоризация (binary и multi-class), препоръчващи алгоритми, сегментация и клъстеризиране, откриване на аномалии в данните. Има интеграция с TensorFlow, ONNX, Infer.NET и др.

Какви предимствата има?

ML.NET е стабилна библиотека направена за .NET света, позволявайки ни да използваме съвременните постижения в Machine Learning-а чрез познати за нас езици като C# и F#. Използва се активно в много продукти на Microsoft (Bing, Windows Defender, Outlook, etc.). Има интегриран model builder директно във Visual Studio, където чрез потребителски интерфейс може да се генерира темплейтен код, който да се допише в последствие. Генерираните от ML.NET модели могат да се използват във всички .NET приложения, а самият ML.NET поддържа и популярни, външни за библиотеката, формати.

Ще споделиш ли трите най-важни неща, които ИТ обществото може да научи от темата на предстоящата ти презентация?

На първо място колегите ще се запознаят с това какво е ML.NET и какво може. Ще демонстрираме чрез примери колко е лесно да решаваме проблеми с ML.NET и да интегрираме ML.NET в нашите софтуерни решения. Ще видим и че в днешно време, за да използваме предимствата на machine learning алгоритмите, не е нужно да сме професори по математика, достатъчно е да познаваме хубава библиотека и да знаем нейните възможности.


Регистрирай се за събитието


Стани част от потребителска група на .NET. Абонирай се и ще ти изпращаме информация за всичко, което предстои в групата.

Визия: Личен архив

Прочети още:

Николай Василев: .NET e цял свят, който има много специфики
Христомир Христов: Силата на .NET фреймуърка ме спечели

Share This