Machine Learning na prática com .NET: 4 séries completas e gratuitas

Nos últimos meses publiquei uma série de artigos no DevFullStack.Net mostrando como aplicar Machine Learning com .NET em projetos reais.

Em vez de abordar apenas conceitos teóricos, a ideia foi construir aplicações completas, explicando cada etapa do processo, desde os fundamentos até a integração em uma aplicação web.

As séries publicadas são:

🔐 Vulnerable Code Detector
Uma série mostrando como criar um detector de vulnerabilidades em código utilizando ML.NET. Os artigos passam pela preparação dos dados, treinamento, avaliação do modelo e integração com aplicações .NET.

https://devfullstack.net/blog/series-vulnerable-code-detector

🎸 Rock Recommender
Nesta série construí um sistema de recomendação de músicas utilizando ML.NET, explicando como funcionam algoritmos de recomendação e como avaliar a qualidade das recomendações.

https://devfullstack.net/blog/series-rockrecommender

🎵 RockPlayer

Depois de treinar o modelo, mostro como disponibilizá-lo em uma API .NET e consumi-lo em uma aplicação Angular, transformando o projeto em uma aplicação completa.

https://devfullstack.net/blog/series-rockplayer

🔄 Rock Recommender Feedback Loop

A última série mostra como implementar um Feedback Loop, permitindo que o sistema aprenda continuamente com as interações dos usuários e evolua ao longo do tempo.

https://devfullstack.net/blog/series-rockrecommender-feedback-loop