微软有价值专家MVP(16届)在书中展示了以下主题: l 构建更智能的机器学习解决方案,更贴近用户的需求; l 了解ML.NET如何实例化经典ML管道,并简化情绪分析、欺诈检测和价格预测等常见场景; l 实施数据处理和培训,生产基于机器学习的软件解决方案; l 从基本预测转向更复杂的任务,包括分类、异常检测、推荐和图像分类; l 执行二分类和多分类;使用聚类和无监督学习将数据组织成同质组; l 发现异常值以检测可疑行为、欺诈、故障设备或其他问题; l 充分利用 ML.NET 强大、灵活的预测功能; l 实现排名、推荐、协同过滤的相关功能; l 使用 ML.NET 迁移学习快速构建图像分类解决方案; l 当标准算法和浅层学习不够时转向深度学习; l 通过 Azure认知服务API购买神经网络,或探索使用 Keras和TensorFlow 构建自己的神经网络。
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