Makine Öğrenimi: F# ve TorchSharp ile ML modelleri oluşturun
F# ve makine öğrenimi
ML.NET ve TorchSharp
TorchSharp'ın avantajları
Hızlıca girin
Tensörler ve model sınıfları
Model eğitimi
Çözüm
F#'ın verimli uygulaması, özlü stili, veri erişilebilirliği ve ölçeklenebilirliği, onu bilim ve mühendislik, finans, veri analizi ve modelleme alanlarındaki matematiksel görevler için çok uygun hale getirir. Ve dolayısıyla makine öğrenimi için de. F#, diğer dillerden genellikle daha verimli olan kompakt program koduyla puan alır. F# programları türlerin, değişkenlerin ve işlevlerin tanımlarından oluşur. Bu tanımların türleri, tür çıkarımı kullanılarak otomatik olarak belirlenir.
F#'daki veri türleri değişmezdir. Bu ve tür çıkarımı program kodundaki yan etkileri önler. F#, işlev kompozisyonunu, desen eşleştirmeyi, özyinelemeyi, listeleri ve diğer koleksiyonları ve üst düzey işlevleri destekler. İşlevsel paradigma, diğer dillere kıyasla paralel ve eşzamansız programlamayı basitleştirir. F# çok çeşitli kullanım örneklerine yöneliktir ve çok sayıda dil öğesinin yanı sıra kapsamlı bir standart kitaplık içerir.
- ML.NET kitaplığıyla F# geliştiricileri, makine öğrenimi modelleri oluşturmak için ihtiyaç duydukları tüm araçlara sahip olur. Makine öğrenimi web, mobil, masaüstü ve IoT uygulamalarına hızla entegre edilebilir.
- PyTorch'u temel alan TorchSharp kütüphanesi, Nvidia'nın CUDA API'si aracılığıyla tensörlerle çalışmayı ve GPU entegrasyonunu basitleştiriyor.
- TorchSharp, dinamik hesaplama grafikleriyle çalışır, böylece işlevler çalışma zamanında değiştirilebilir ve tüm degradeler dinamik olarak uyarlanır. Bu, TorchSharp'ı daha statik TensorFlow çerçevesinden ayırır.
Daniel Basler, Solarlux GmbH'de yazılım geliştiricisi olarak çalışıyor. Odak noktası platformlar arası uygulamalar, Android, JavaScript ve Microsoft teknolojileridir.
F#, .NET Framework dillerinin tam üyesidir ve ayrıca diğer .NET Framework uygulamalarını F# kodu aracılığıyla genişletmenize olanak tanır. ML.NET ve TorchSharp kitaplıklarının yardımıyla F#, makine öğrenimi modelleri oluşturmak için doğru araçları sağlar. Bu makalede, basit bir örnekle F# ve TorchSharp kullanılarak bir ML modelinin nasıl oluşturulacağı gösterilmektedir. F# ile fonksiyonel programlamaya ilişkin önceden bilgi sahibi olmak bir avantajdır ancak kesinlikle gerekli değildir.
Bu, Haberler Plus makalemiz olan “Makine Öğrenimi: F# ve TorchSharp ile ML Modelleri Oluşturma”nın okuma örneğiydi. Haberler Plus aboneliği ile makalenin tamamını okuyabilir ve dinleyebilirsiniz.
Maalesef bu bağlantı artık geçerli değil.
Hediye edilen öğelere verilen bağlantılar, 7 günden daha eski olması veya çok sık erişilmesi durumunda geçersiz olacaktır.
Bu makaleyi okumak için deneme aboneliğine kaydolun ve tüm Haberler+ içeriğini bir ay boyunca ücretsiz okuyun.