Machine Learning mit F#

F# zeichnet sich durch Data Science und Machine Learning aus. Dieser Artikel enthält Links zu einigen wichtigen Ressourcen im Zusammenhang mit dieser Verwendungsart von F#.

Informationen zu anderen Optionen, die für Maschinelles Lernen und Data Science verfügbar sind, finden Sie im F#-Software foundation es Guide to Data Science with F# (Leitfaden zur Data Science mit F#).

ML.NET

ML.NET ist ein Plattformübergreifendes Open Source-Framework für maschinelles Lernen, das für .NET-Entwickler entwickelt wurde. ML.NET bietet die Möglichkeit, benutzerdefinierte ML-Modelle mithilfe von C# oder F# zu erstellen, ohne das .NET-Ökosystem verlassen zu müssen. ML.NET können Sie alle Kenntnisse, Qualifikationen, Codes und Bibliotheken wiederverwenden, die Sie bereits als .NET-Entwickler haben, sodass Sie machine learning problemlos in Ihre Web-, Mobil-, Desktop-, Spiele- und IoT-Apps integrieren können.

Deep Learning mit TorchSharp

TorchSharp ist ein Open Source-Satz von Bindungen für die Pytorch-Engine, die für Deep Learning von F# verwendet werden kann. Beispiele in F# sind unter TorchSharpExamplesverfügbar.

FsLab

FsLab ist ein Inkubationsbereich der F#-Community für Data Science mit F#.

Siehe auch