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Nestor Nicolas Campos Rojas
En este proyecto de 1 hora, aprenderás a desarrollar un modelo de Machine Learning usando ML.NET.
Además, aprenderás a simplificar la creación inicial de aplicaciones y modelos usando ML.NET Model Builder.
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Syllabus
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Develops hands-on skills in using and integrating Machine Learning models in C# applications using ML.NET's built-in tools
Strengthens learners' knowledge of Machine Learning concepts and practices within the context of C# development
Suitable for learners with foundational knowledge in C# programming and an interest in incorporating Machine Learning into their C# projects
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Reviews summary
Introducción práctica a ml.net con c#
Según los estudiantes, este curso es una introducción práctica y concisa a ML.NET, ideal para desarrolladores que buscan integrar Machine Learning en aplicaciones C#. Destacan la claridad del instructor, los ejemplos fáciles de seguir y la utilidad de las demostraciones prácticas, especialmente el uso de ML.NET Model Builder. Aunque es un proyecto de una hora, es muy efectivo para una visión general rápida y para establecer una base sólida. Sin embargo, algunos advierten que el curso es básico y no profundiza en algoritmos complejos, siendo más adecuado para principiantes o quienes buscan una introducción veloz. Se recomienda tener conocimientos previos de C# para un mayor aprovechamiento.
Ideal como primera toma de contacto con ML.NET, pero es breve.
"Muy útil para ver cómo funciona ML.NET en un escenario real. Sin embargo, si ya tienes experiencia en ML o C#, quizás te resulte un poco básico."
"Es un buen primer paso, pero esperaba un poco más de profundidad en los algoritmos o en la optimización de modelos."
"Es corto, así que ve con la expectativa de una visión general práctica."
El instructor explica los conceptos de forma muy comprensible.
"El instructor explica de manera muy clara y los ejemplos son fáciles de seguir. Ideal para una introducción rápida."
"Realmente me gustó la forma en que el instructor desglosa el proceso. Los demos son muy efectivos."
"Los pasos son claros y el resultado es satisfactorio."
Ofrece una guía práctica y concisa para usar ML.NET.
"Excelente proyecto guiado, muy práctico y al grano. Me ayudó a entender rápidamente cómo integrar ML.NET en mis aplicaciones C#."
"Claro, conciso y directo. Me encantó la parte práctica, especialmente con Model Builder."
"Perfecto para aprender a usar ML.NET rápidamente. El enfoque práctico es lo mejor. Los pasos son claros y el resultado es satisfactorio."
Requiere familiaridad previa con el lenguaje C#.
"Necesitas tener algo de conocimiento en C# para aprovecharlo al máximo."
"Se requiere un conocimiento previo de C# y de los conceptos básicos de Visual Studio, lo cual no siempre se aclara."
"Aproveché más el curso porque ya tenía conocimientos en C#."
Activities
Be better prepared
before
your course. Deepen your understanding
during
and
after
it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered
in Haciendo modelos con ML.NET with these
activities:
Revisa conceptos básicos de programación antes de comenzar el curso
Show steps
Fortalece tu base de programación revisando conceptos esenciales antes de comenzar el curso de ML.NET.
Browse courses on
C#
Show steps
-
Repasa los conceptos básicos de programación, como variables, tipos de datos y estructuras de control.
-
Practica la escritura de código simple en C# u otro lenguaje de programación orientado a objetos.
Asiste a talleres sobre Machine Learning y ML.NET
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Amplía tus conocimientos y habilidades asistiendo a talleres impartidos por expertos en Machine Learning y ML.NET.
Browse courses on
Machine Learning
Show steps
-
Busca talleres relevantes sobre ML.NET y Machine Learning.
-
Regístrate y asiste a los talleres.
-
Toma notas y participa activamente en las discusiones.
Sigue tutoriales para mejorar tus habilidades
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Expande tus conocimientos y habilidades siguiendo tutoriales en línea sobre Machine Learning y ML.NET.
Browse courses on
Machine Learning
Show steps
-
Busca tutoriales de calidad sobre ML.NET y modelos de Machine Learning.
-
Completa los tutoriales siguiendo cuidadosamente las instrucciones.
-
Pon en práctica los conceptos y las técnicas aprendidas en los tutoriales.
Three other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all six activities
Practica ejercicios sobre modelos ML.NET
Show steps
Fortalece tu comprensión de los modelos ML.NET resolviendo ejercicios y problemas de práctica.
Browse courses on
Machine Learning
Show steps
-
Encuentra conjuntos de datos y ejercicios de práctica relevantes para modelos ML.NET.
-
Resuelve los ejercicios siguiendo un enfoque sistemático.
-
Compara tus soluciones con las respuestas correctas para identificar áreas de mejora.
Crea un modelo de Machine Learning simple usando ML.NET
Show steps
Aplica tus conocimientos prácticos creando un modelo de Machine Learning real utilizando ML.NET.
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ML.Net
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-
Define un problema de Machine Learning que desees resolver.
-
Recopila y prepara un conjunto de datos relevante para el problema.
-
Entrena un modelo de Machine Learning utilizando ML.NET.
-
Evalúa el rendimiento de tu modelo y realiza ajustes según sea necesario.
Contribuye a proyectos de código abierto relacionados con ML.NET
Show steps
Amplía tus habilidades prácticas y apoya el ecosistema de ML.NET contribuyendo a proyectos de código abierto.
Show steps
-
Identifica proyectos de código abierto de ML.NET que te interesen.
-
Lee la documentación y familiarízate con el proyecto.
-
Haz cambios, corrige errores o agrega nuevas funciones al proyecto.
-
Envía una solicitud de extracción para revisar y fusionar tus contribuciones.
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- Practica la escritura de código simple en C# u otro lenguaje de programación orientado a objetos.
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Career center
Learners who complete Haciendo modelos con ML.NET will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers use their programming skills to design, build, and implement machine learning algorithms. By taking this course, you can build a foundation of knowledge in machine learning. This will help lead to your success as a Machine Learning Engineer.
Machine Learning Researcher
Machine Learning Researcher
Machine Learning Researchers use their skills in machine learning, statistics, and programming to research and develop new machine learning algorithms. This course can help you get started in a role as a Machine Learning Researcher by providing you with a foundation in machine learning.
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists use their knowledge of machine learning, statistics, and programming to analyze data and extract insights. This course can help you get started in a role as a Data Scientist by providing you with a foundation in machine learning.
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts use their skills in data analysis, statistics, and programming to analyze data and extract insights. This course can help you get started in a role as a Data Analyst by providing you with a foundation in machine learning. This can be helpful for analyzing data using machine learning techniques.
Quantitative Analyst
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use their skills in mathematics, statistics, and programming to analyze data and develop financial models. This course can help you get started in a role as a Quantitative Analyst by providing you with a foundation in machine learning. This can be helpful for developing financial models using machine learning techniques.
Business Analyst
Business Analyst
Business Analysts use their skills in business analysis, data analysis, and programming to analyze business processes and develop solutions. This course can help you get started in a role as a Business Analyst by providing you with a foundation in machine learning. This can be helpful for analyzing business processes using machine learning techniques.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers use their programming skills to design, build, and implement software applications. This course can help you get started in a role as a Software Engineer by providing you with a foundation in machine learning. This can be helpful for developing software applications that use machine learning.
Project Manager
Project Manager
Project Managers use their skills in project management, business analysis, and programming to manage projects. This course can help you get started in a role as a Project Manager by providing you with a foundation in machine learning. This can be helpful for managing projects that use machine learning.
Data Engineer
Data Engineer
Data Engineers use their skills in data engineering, data analysis, and programming to design, build, and implement data pipelines. This course can help you get started in a role as a Data Engineer by providing you with a foundation in machine learning. This can be helpful for developing data pipelines that use machine learning techniques.
Product Manager
Product Manager
Product Managers use their skills in product management, business analysis, and programming to develop and manage products. This course can help you get started in a role as a Product Manager by providing you with a foundation in machine learning. This can be helpful for developing products that use machine learning.
For more career information including salaries, visit:
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Reading list
We've selected ten books
that we think will supplement your
learning. Use these to
develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a
deeper understanding of the topics covered in
Haciendo modelos con ML.NET.
Este libro es un texto clásico sobre machine learning. Cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos avanzados.
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Este libro es una guía completa para el deep learning. Cubre los conceptos básicos, los algoritmos y las aplicaciones.
Este libro proporciona una base sólida en los fundamentos teóricos del machine learning. Cubre temas como el modelado bayesiano y la optimización.
Este libro es una guía completa para el machine learning con Python. Cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos avanzados.
Este libro es una guía completa para el machine learning con Keras. Cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos avanzados.
Este libro es un tutorial práctico que enseña machine learning con las bibliotecas Scikit-Learn, Keras y TensorFlow.
Este libro es una guía completa para el machine learning con big data. Cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos avanzados.
Este libro es una guía práctica para el machine learning con R. Cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos avanzados.
Este libro es una guía práctica para el machine learning con Python. Cubre una amplia gama de temas, desde los conceptos básicos hasta los algoritmos avanzados.
Aunque este libro se centra en Python, brinda una base sólida en los principios y algoritmos de aprendizaje automático, lo que es beneficioso para los estudiantes de ML.NET que buscan una comprensión más profunda.
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