事件
使用 F# 進行機器學習
F# 適用於資料科學和機器學習。 本文提供一些與此 F# 使用模式相關的重要資源連結。
如需機器學習和資料科學適用的其他選項相關資訊,請參閱 F# Software Foundation (F# 軟體基金會) 的搭配 F# 使用資料科學的指南。
ML.NET 是為 .NET 開發人員建置的開放原始碼和跨平台機器學習架構。 ML.NET 讓您不需要離開 .NET 生態系統,就可以使用 C# 或 F# 建立自訂 ML 模型。 ML .NET 可讓您重複使用您身為 .NET 開發人員的所有知識、技能、程式碼和程式庫,以便輕鬆地將機器學習整合到 Web、行動、桌面、遊戲和 IoT 應用程式。
TorchSharp 是一組開放原始碼的繫結,適用於從 F# 進行深度學習可用的 Pytorch 引擎。 F# 中的範例可在 TorchSharpExamples 中取得。
FsLab 是透過 F# 使用資料科學的 F# 社群育成空間。
更多資源
訓練
學習路徑
在 Microsoft Fabric 中實作適用於 AI 的資料科學和機器學習解決方案 DP-604T00 - Training
探索資料科學程序,並了解如何將機器學習模型定型,以在 Microsoft Fabric 中完成人工智慧。 (DP-604T00)
認證
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate - Certifications
使用 Python、Azure Machine Learning 和 MLflow 來管理資料擷取和準備、訓練及部署模型,以及監視機器學習解決方案。