C# Machine Learning Projects
Yoon Hyup Hwang
- Editorial
- Packt
- Año
- 2018
- Páginas
- ~401
- Nivel
- Básico
De qué trata
Guía práctica y aplicada de Yoon Hyup Hwang orientada a desarrolladores de software del ecosistema Microsoft .NET y C# que desean integrar modelos predictivos y capacidades analíticas en sus aplicaciones sin necesidad de recurrir a Python o R. El libro sitúa su nivel en principiantes e intermedios de machine learning que ya cuentan con un manejo fluido del lenguaje C# (entorno C# 7 y .NET Framework) y conocen el entorno de desarrollo Visual Studio.
El autor enseña a manipular y preparar datos en memoria, entrenar modelos supervisados y no supervisados, evaluar métricas de precisión y graficar resultados utilizando herramientas nativas de .NET. Las librerías principales empleadas son Accord.NET (suite con algoritmos de clasificación, regresión, redes neuronales y visión artificial), Deedle (librería para manipulación de DataFrames y series temporales), Math.NET Numerics para operaciones matemáticas y LiveCharts para la representación gráfica e interactiva de resultados.
La metodología del libro es cien por ciento orientada a proyectos independientes, cubriendo casos empresariales del mundo real: filtrado de correos spam, análisis de polaridad y sentimientos en Twitter, previsión de tipos de cambio de divisas (Forex), predicción de precios inmobiliarios, segmentación de clientes de comercio electrónico, recomendación musical, reconocimiento de dígitos manuscritos, detección de intrusiones de red y prevención de fraude en transacciones financieras. Aporta una solución directa para equipos corporativos consolidados en C#. Conviene tener presente que utiliza Accord.NET en lugar del framework nativo ML.NET de Microsoft (lanzado posteriormente) y que no profundiza en derivaciones matemáticas formales.
- C#
- .NET Framework
- Accord.NET
- Deedle
- LiveCharts
- Detección de fraude
- Series temporales
- Procesamiento de Lenguaje Natural
- Segmentación de clientes
- Ciberseguridad
¿Cómo enseña?
Con proyectos
- ✗ Sin ejercicios
- ✓ Incluye proyectos
Proyectos
Detector de fraude en tarjetas de crédito
Sistema de detección de anomalías y clasificación binaria en transacciones financieras desarrollado en C# con Accord.NET para alertar sobre patrones de gasto fraudulentos.
Pronosticador de tipos de cambio Forex con series temporales
Módulo financiero que emplea la librería Deedle para el formateo de series temporales y modelos de regresión lineal para predecir fluctuaciones en el mercado de divisas.
Analizador de sentimientos en Twitter con NLP
Herramienta de análisis textual que procesa tweets, extrae bolsas de palabras y entrena clasificadores con Accord.NET para determinar la actitud y polaridad de los usuarios.
Detector de intrusiones y anomalías en tráfico de red
Aplicación de seguridad informática que clasifica paquetes y registros de red para identificar conexiones sospechosas y tentativas de ciberataques.
Reconocedor óptico de dígitos manuscritos
Modelo de visión por computador y redes neuronales en C# entrenado para reconocer caracteres numéricos dibujados a mano a partir de imágenes matriciales.
