Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
F# veri bilimi ve makine öğrenmesinde üstünlük sağlar. Bu makalede, bu F# kullanım moduyla ilgili bazı önemli kaynakların bağlantıları verilmektedir.
Makine öğrenmesi ve veri bilimi için kullanılabilen diğer seçenekler hakkında bilgi için F# Software Foundation'ın F# ile Veri Bilimi Kılavuzu'na bakın.
ML.NET
ML.NET , .NET geliştiricileri için oluşturulmuş açık kaynak ve platformlar arası bir makine öğrenmesi çerçevesidir. ML.NET ile ,NET ekosistemini terk etmek zorunda kalmadan C# veya F# kullanarak özel ML modelleri oluşturabilirsiniz. ML.NET makine öğrenmesini web, mobil, masaüstü, oyunlar ve IoT uygulamalarınızla kolayca tümleştirebilmeniz için .NET geliştiricisi olarak sahip olduğunuz tüm bilgileri, becerileri, kodları ve kitaplıkları yeniden kullanmanıza olanak tanır.
TorchSharp ile Derin Öğrenme
TorchSharp , Pytorch altyapısı için F# dilinden derin öğrenme için kullanılabilen açık kaynaklı bir bağlama kümesidir. F# dilindeki örnekler TorchSharpExamples içinde bulunabilir.
FsLab
FsLab , F# ile veri bilimi için bir F# topluluğu kuluçka alanıdır.
Ayrıca bakınız
GitHub'da bizimle işbirliği yapın
Bu içeriğin kaynağı GitHub'da bulunabilir; burada ayrıca sorunları ve çekme isteklerini oluşturup gözden geçirebilirsiniz. Daha fazla bilgi için katkıda bulunan kılavuzumuzu inceleyin.
