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F# destaca en ciencia de datos y aprendizaje automático. En este artículo se proporcionan vínculos a algunos recursos importantes relacionados con este modo de uso de F#.
Para información sobre otras opciones disponibles para el aprendizaje automático y la ciencia de datos, consulte la Guía de ciencia de datos con F# de F# Software Foundation.
ML.NET es un marco de aprendizaje automático multiplataforma y de código abierto creado para desarrolladores de .NET. Con ML.NET, puede crear modelos de ML personalizados con C# o F# sin tener que salir del ecosistema de .NET. ML.NET le permite volver a usar todos los conocimientos, aptitudes, código y bibliotecas que ya tiene como desarrollador de .NET para que pueda integrar fácilmente el aprendizaje automático en sus aplicaciones web, móviles, de escritorio, de juegos y de IoT.
TorchSharp es un conjunto código abierto de enlaces para el motor de Pytorch que se puede usar para el aprendizaje profundo de F#. Los ejemplos de F# están disponibles en TorchSharpExamples.
FsLab es un espacio de incubación de la comunidad de F# para la ciencia de datos con F#.
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Aprender a programar en F#: para desarrolladores con o sin experiencia en F# y para desarrolladores de .NET
Examine algunas de las características clave del lenguaje de programación F# en este recorrido con ejemplos de código.
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