17 экспертов MVP в областях AI и Azure со всего мира работали вместе, чтобы создать книгу, охватывающую широкий спектр технологий ИИ, доступных в Microsoft Azure. Это практическое руководство, с предисловием главы Global AI Labs в Microsoft, включает в себя реальные приложения AI и различные варианты использования. Узнайте больше о книге Microsoft AI MVP Book:
Вы изучите простые, но эффективные способы, с помощью которых специалисты по искусственному интеллекту могут делать предсказания об объектах, людях и будущем в целом. Затем вы затронете сложные темы, такие как нейронные сети, компьютерное зрение, глубинное обучение.
Настройка автоматических экспериментов ML в Python.
В этом руководстве вы узнаете, как определить различные параметры конфигурации ваших экспериментов по автоматическому машинному обучению с помощью Azure Machine Learning SDK. Автоматизированное машинное обучение выбирает алгоритм и гиперпараметры для вас и генерирует модель, готовую к развертыванию.
Cognitive Services предоставляет возможности машинного обучения для решения популярных задач, таких как анализ текста на предмет эмоций или анализ изображений для распознавания объектов или лиц. Вам не нужно специфичных знаний о машинном обучении или дата-сайнс, чтобы использовать эти сервисы. По ссылке ниже вы сможете узнать, как работают когнитивные сервисы.
Камень, ножницы, бумага, lizard, spock - пример приложения.
Мы рады объявить о выпуске образца приложения Rock, Paper, Scissors, Lizard, Spock, работающего на Azure, которое было представлено Скоттом Хансельманом и его коллегами на Microsoft Ignite 2019. Rock, Paper, Scissors, Lizard, Spock - классная версия классической игры Камень, Ножницы, Бумага.
Что случилось в Microsoft Research за 2019 - год прогресса в решении самых сложных технологических задач.
В 2019 году наше подразделение Microsoft Research было сверхпродуктивным и представило множество технологических новинок. В этой статье коллеги рассказали о своих самых интересных и важных открытиях, случившихся в 2019. Конечно же это далеко не все исследования, остальные вы можете изучить в блоге Microsoft Research.
Пишем «калькулятор» на C#. Часть I. Вычисление значения, производная, упрощение, и другие гуси.
В этой статье рассказывается о построении выражения, парсинге из строки, подстановке переменной, аналитической производной, численном решении уравнения и определенного интеграла, рендеринге в формат LaTeX, комплексных числах, компиляции функций, упрощении, раскрытии скобок, и так далее.
Как приобщать детей к IT и как работать с ML в .NET: интервью с Дмитрием Сошниковым (Microsoft).
Многие дотнетчики знают Дмитрия shwars Сошникова (Microsoft) по его докладам, связанным с машинным обучением. Но деятельность Дмитрия не ограничивается докладами — например, ещё он популяризует технологии разработки среди новичков, включая собственную дочь. Коллеги из JUG ru взяли интервью, где начали с биографии Дмитрия, потом подробно поговорили о детском IT-образовании — а в конце затронули машинное обучение и новые доклады о нём.
10 возможностей VS Code, помогающих ускорить работу программиста.
Когда программист попадает в состояние потока, его мысли часто движутся прямо-таки с космической скоростью. Он пишет код так быстро, как только может, прилагая все усилия к тому, чтобы ухватить свои идеи и не дать им растаять в воздухе или затеряться в закоулках новых образов. Коллеги из RUVDS написали интересную статью о 10 возможностях Visual Studio Code, которые помогут программисту не терять свои идеи.
Async/await добавили в .NET более семи лет назад. Это решение оказало существенное влияние не только на экосистему .NET — оно также находит отражение во многих других языках и фреймворках. На данный момент реализовано множество усовершенствований в .NET с точки зрения дополнительных языковых конструкций, использующих асинхронность, реализованы API-интерфейсы с поддержкой асинхронности, произошли фундаментальные улучшения в инфраструктуре, благодаря которым async/await работает как часы.
В прошлом месяце мы объявили о поддержке .NET Jupyter Notebooks и показали, как их использовать для работы с .NET для Apache Spark и ML.NET. И теперь рады объявить о Preview-поддержке типа DataFrame для .NET. Если вы использовали Python для манипулирования данными в Jupiter, вы уже знакомы с концепцией DataFrame. Верхнеуровнево, это представление структурированных данных в памяти. В этой статье наш коллега сделал обзор этого нового типа и того, как можно использовать его в Jupyter Notebooks.
2019 год почти закончился, и обычно многие тратят время, чтобы проанализировать прошедший год и составить планы на следующий. И почему бы в 2020 не подготовиться к эре облачных вычислений и продвинуться по карьерной лестнице, изучая Microsoft Azure. В этой статье наш коллега сделал краткий обзор того, как можно начать изучать Microsoft Azure в 2020 году.
Совсем недавно у нас выходила подборка крутых бесплатных курсов. В итоге получилось целых 35 курсов по самым разным темам: 7 для разработчиков, 5 для IT-администраторов, 7 для архитекторов решений, 6 по Azure и 10 просто самых популярных. Ну а впереди праздники, и как раз самое время начать их изучение. В этой статье вы найдете ссылки на все из этих подборок.
Avalonia — кроссплатформенный .NET UI-тулкит с открытым исходным кодом, вдохновлённый технологиями WPF и UWP. Он полностью поддерживает Windows, macOS и Linux, .NET Core 2.0-3.1, XAML, дата-биндинги, lookless-контролы и многое другое. Версия 0.9 стала большим обновлением с набором давно ожидаемых фич: компилируемый XAML, поддержка глобальных меню, возможность плавной прокрутки виртуализированных списков с элементами произвольного размера, поддержкой сенсорного ввода и ещё кое-чем.