C# AI INTEGRATION MEISTERSCHAFT : 75 ML.NET-Projekte zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen praktischer KI-Modelle mit

Entfesseln Sie die Kraft von KI in C#: Meistern Sie ML.NET mit 75 praktischen Projekten für praxisnahes maschinelles Lernen!
Sind Sie C#-Entwickler und bereit, Ihre Fähigkeiten mit modernster KI zu erweitern? „C# AI Integration Mastery: 75 ML.NET-Projekte zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen praktischer KI-Modelle mit Datenladefunktion“ von Chux Mayer ist Ihr umfassender Leitfaden für die Nutzung des Open-Source-Frameworks ML.NET von Microsoft im Jahr 2025. Diese leistungsstarke Erstausgabe macht Anfänger und Profis gleichermaßen zu KI-Experten und bringt Ihnen bei, robuste Modelle für Aufgaben wie Kundenabwanderungsprognose, Betrugserkennung, Stimmungsanalyse und Bedarfsprognose zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen – alles innerhalb des vertrauten .NET-Ökosystems. Dieses Buch ist perfekt für .NET-Entwickler, Datenwissenschaftler und Innovatoren. Es verbindet Theorie und Praxis und ermöglicht Ihnen die Entwicklung produktionsreifer KI-Lösungen für Branchen wie Finanzen, Einzelhandel, Gesundheitswesen und mehr.
Warum dieses Buch? Es ist projektorientiert und umfasst 75 Schritt-für-Schritt-Builds mit C# und ML.NET, um reale Herausforderungen zu simulieren – von einfachen Setups bis hin zu komplexen Pipelines. Keine ML-Vorkenntnisse erforderlich – lediglich grundlegende C#-Kenntnisse. Sie entwickeln sich von grundlegenden Konzepten zu fortgeschrittenen Implementierungen und integrieren Tools wie Visual Studio, Azure und externe Bibliotheken zur Visualisierung (z. B. ScottPlot, OxyPlot).
Hauptfunktionen und Highlights:

75 praktische ML.NET-Projekte auf verschiedenen Ebenen: Beginnen Sie mit den Grundlagen wie dem Einrichten von Umgebungen (Projekte 1–3), den wichtigsten ML-Konzepten (Projekte 4–6: Abwanderungsprognose, Immobilienpreisregression, automatisiertes Tuning) und Datenpipelines (Projekte 7–9). Weiterführende Themen sind überwachtes Lernen (Projekte 25–40: Spam-Erkennung, Kreditausfälle, Sentimentanalyse), unüberwachtes Lernen (Projekte 41–48: K-Means-Clustering, Anomalieerkennung bei Betrug/Ausreißern), Empfehlungssysteme (Projekte 49–60: Produkte/Filme, Musik-Streaming), Vision/NLP (Projekte 61–75: Bildklassifizierung, Textvorverarbeitung, Themenmodellierung) und die Kombination dieser Methoden für End-to-End-Systeme wie die Nachfrageprognose im Einzelhandel.

Strukturierter 10-Kapitel-Aufbau zur Beherrschung:

Kapitel 1–2: Grundlagen und Datenverarbeitung – ML.NET-Ökosystem, Pipelines, Laden aus CSV/Datenbanken/APIs, Datenbereinigung, Feature-Engineering.
Kapitel 3–4: Klassifizierung und Regression – Binäre/Multiklassen-Klassifikatoren (z. B. Abwanderung/Betrug), Regressionsmodelle (z. B. Immobilienpreise, Absatzprognosen), Optimierung und Evaluierung.
Kapitel 5: Unüberwachtes Lernen – Clustering (K-Means/DBSCAN), Anomalieerkennung (Fertigung/Netzwerke).
Kapitel 6: Empfehlungssysteme – Kollaborative Filterung, Matrixfaktorisierung, Benutzer-Element-Interaktionen.
Kapitel 7–8: Vision & NLP – Bildvorverarbeitung/Transferlernen (Medizin/Fehlererkennung), Textverarbeitung/Sentiment/NER/Themenmodellierung.
Kapitel 9–10: Zeitreihen, Bereitstellung & Fortgeschrittenes – Trendprognosen, Produktionsintegration, MLOps, ethische KI, Überwachung/Umschulung, Abschlussprojekte (Churn-Systeme, Bedarfsprognose).

Praktische Ressourcen: Übersichtliche Codeausschnitte, Diagramme, Bewertungsmetriken (Genauigkeit, F1-Score, RMSE), Tipps zur Fehlerbehebung und Fallstudien aus der Praxis (z. B. Finanzbetrug, E-Commerce-Empfehlungen).
Anfängerfreundlich: Grundkenntnisse in C# werden vorausgesetzt. Baut auf Profi-Niveau auf, beispielsweise im Umgang mit unausgewogenen Daten, Überanpassung, Skalierbarkeit und Hybridmodellen.
Praxisorientiert: Bewältigen Sie Herausforderungen wie spärliche Daten, Latenz und ethische Aspekte für die Bereitstellung von KI in .NET-Anwendungen.