Каждый раз, выполняя анализ данных методами машинного обучения традиционными средствами в виде Python, возникает вопрос: «Неужели это единственный рабочий инструмент для подобного рода задач, не имеющий аналогов?». Определённо нет. В данной статье рассмотрим ещё один пример использования функционального программирования для задач машинного обучения, в частности, реализацию применения нейронной сети на языке F# с использованием библиотеки numl.

Среди антипаттернов проектирования существует принцип «золотого молотка», когда один освоенный в какой-то мере метод применяется во всех задачах независимо от целесообразности его использования. Как говорится: «Когда в руках молоток – всё выглядит как гвозди».