Всё, что разработчик .NET хотел знать про глубокое обучение, но боялся спросить

Машинное обучение и нейронные сети — это крайне популярные сейчас темы, которые позволяют добиваться небывалых успехов в различных областях: от обработки изображений до синтеза музыки. По ряду причин, для таких задач чаще всего используют язык Python, который ненавистен .NET-разработчикам. Горькая правда состоит в том, что на платформе .NET действительно не так много удобных инструментов, позволяющих решать задачи обучения нейросетей. Из-за этого все задачи машинного обучения обычно отдаются на откуп data scientist'у и в дальнейшем обособляются в виде отдельных сервисов. .NET-разработчики же предпочитают не забивать себе голову.

В этом докладе Дмитрий расскажет про основные виды нейронных сетей, используемых на сегодняшний день, и как .NET-разработчики могут использовать готовые обученные сети для решения своих задач. А также, как производить «дообучение» таких сетей. Основной акцент в демонстрациях будет сделан на обработке изображений — мы научимся распознавать и находить объекты на изображении. Мы будем использовать технологию ML.NET, от слушателей требуется способность сохранять спокойствие при виде фрагментов кода на Python.

Комментарий программного комитета:

Не Питоном единым! Развенчание мифа о том, что в .NET машинного обучения нет.