Gépi Tanulás F-vel#

  • Cikk

Az F# kimagasló az adatelemzésben és a gépi tanulásban. Ez a cikk hivatkozásokat tartalmaz az F#e használati módjához kapcsolódó néhány jelentős erőforrásra.

A gépi tanuláshoz és az adatelemzéshez elérhető egyéb lehetőségekről az F# Software Foundation útmutatójában talál további információt az F#-tal való Adattudomány.

ML.NET

A ML.NET egy .NET-fejlesztők számára készült nyílt forráskód és platformfüggetlen gépi tanulási keretrendszer. Az ML.NET-tel egyéni ML-modelleket hozhat létre C# vagy F# nyelven, anélkül, hogy el kellene hagynia a .NET-ökoszisztémát. ML.NET segítségével újra felhasználhatja a .NET-fejlesztőként már meglévő összes tudást, képességet, kódot és kódtárat, hogy egyszerűen integrálhassa a gépi tanulást a webes, mobil, asztali, játék- és IoT-alkalmazásokba.

Mély Tanulás a TorchSharp használatával

A TorchSharp a Pytorch-motor nyílt forráskód kötéskészlete, amely az F#-ból való mély tanuláshoz használható. Az F#-ban példák érhetők el a TorchSharpExamplesben.

FsLab

Az FsLab egy F#-közösség inkubációs helye az F#-tal végzett adatelemzéshez.

Lásd még