機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)順利融入我們的日常生活，而我們甚至沒有意識到這一點(diǎn)。從向谷歌問路到使用 Siri，我們慢慢變得完全依賴機(jī)器學(xué)習(xí)。

那么機(jī)器學(xué)習(xí)到底是什么？

簡單來說，它是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，通過使用一定的算法和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，學(xué)習(xí)和利用機(jī)器的能力來模仿人類的智能行為。

目前市場上流傳著許多應(yīng)用程序，它們使人類的生活變得異常輕松。如果您去尋找，任何該領(lǐng)域的專家移動(dòng)應(yīng)用程序開發(fā)人員都可以為您提供相應(yīng)的服務(wù)。

但是你能開發(fā)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序嗎？

這可能有點(diǎn)困難，但并非不可能。以下指南可幫助您了解機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的開發(fā)：

了解問題

雖然這可能是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序開發(fā)過程中最明顯的一步，但它經(jīng)常被忽略。

人工智能在當(dāng)今的數(shù)字世界中大肆宣傳。人們很容易卷入人工智能正在創(chuàng)造的所有風(fēng)潮中。但在這里思考機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序開發(fā)背后的邏輯至關(guān)重要。

考慮目標(biāo)受眾的需求和規(guī)格，以及您是否會(huì)通過機(jī)器應(yīng)用程序開發(fā)為他們創(chuàng)造便利。

問你自己：

• 制作這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序?qū)ξ业钠髽I(yè)來說絕對重要嗎？
• 我們可以放棄 ML 而去做其他事情嗎？
• 我們?nèi)绾我源藶榭蛻粼黾觾r(jià)值？

如果任何問題產(chǎn)生相關(guān)答案，那么您應(yīng)該選擇機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序開發(fā)。在這里，您的主要重點(diǎn)應(yīng)該是為您的客戶提供一個(gè)他們可以從中獲得便利的好功能。

您還應(yīng)該考慮 Google、Apple 和 Microsoft 提供的機(jī)器學(xué)習(xí)指南。下面提到的問題很重要

• 我們?nèi)绾伪ＷC為客戶提供成功的結(jié)果？
• 我們的 ML 是否有逐漸進(jìn)化的潛力？
• 如果我們的 ML 失敗了，我們還有其他選擇嗎？
• 我們是否方便客戶提供反饋？
• 我們的數(shù)據(jù)是否足以訓(xùn)練一個(gè)成功的模型？

通過回答上述所有問題，您將能夠就使用機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序開發(fā)的決定得出可靠的結(jié)論。您應(yīng)該配備足夠的備選方案，以確保您不會(huì)在出現(xiàn)任何意外情況時(shí)突然感到震驚。

聘請合適的專業(yè)人員

機(jī)器學(xué)習(xí)不僅僅是一個(gè)人的任務(wù)。這將需要一個(gè)有能力的專業(yè)團(tuán)隊(duì)來展示他們的技能并熟練地構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)移動(dòng)應(yīng)用程序。

除了應(yīng)用程序開發(fā)人員，您還需要設(shè)計(jì)師、全棧后端開發(fā)人員、QA 工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師，以確保整個(gè)流程的順利進(jìn)行。

您將需要專門處理數(shù)據(jù)并創(chuàng)建 ML 應(yīng)用程序和模型的特殊開發(fā)人員和分析師。

確定應(yīng)用程序的結(jié)構(gòu)

在 ML 出現(xiàn)之前，開發(fā)人員總是需要選擇外部服務(wù)器來根據(jù)需要在不同的應(yīng)用程序中啟用 AI 功能。這里的主要目標(biāo)是存在一個(gè)強(qiáng)大的 ML 基礎(chǔ)設(shè)施，它可以運(yùn)行不同的數(shù)據(jù)分析，并結(jié)合一個(gè)從服務(wù)器檢索重要輸出的應(yīng)用程序。

現(xiàn)在，ML 的集成已經(jīng)變得非常容易使用。您可以毫不費(fèi)力地決定 ML 在您的應(yīng)用程序中的位置。這可以根據(jù)您的確切需求以及對您可行的方式進(jìn)行。

您可以保留 ML 的一些選項(xiàng)包括：

• 自定義庫
• 設(shè)備端SDK
• 使用API的云托管
• 混合方法

從上述選項(xiàng)中選擇正確的位置可能很困難。這里最簡單的選擇是將 ML 保留在您構(gòu)建的應(yīng)用程序中。它是安全的，可以簡單地集成。

選擇用于機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序開發(fā)的預(yù)制模板

當(dāng)您計(jì)劃進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序開發(fā)時(shí)，您有兩個(gè)選擇。要么從頭開始構(gòu)建，要么選擇現(xiàn)成的模板并從那里開始。

在這里，想一想如果您從頭開始開發(fā) ML，您擁有的可能性。從頭開始開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)將提供更大的靈活性。您可以選擇并選擇您想要的任何技術(shù)堆棧、功能和 AI 工具，并將它們包括在內(nèi)。

另一方面，如果你選擇模板 ML，它們會(huì)減輕你的負(fù)擔(dān)。一些特定的功能已經(jīng)可用，您無需經(jīng)歷添加所有內(nèi)容的麻煩。

技術(shù)堆棧選項(xiàng)包括：

• AI/ML Stack：這包括大量的 ML 框架，可讓您熟練地構(gòu)建不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。一些解決方案是 MXNet、TensorFlow、Keras、Caffe 等
• 編程語言：機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序開發(fā)最常用的語言是 Python。這種語言特別適用于任何 AI/ML 庫。這為用戶提供了方便。

現(xiàn)成的選項(xiàng)包括：

• 移動(dòng)應(yīng)用程序托管 ML 服務(wù)：這些服務(wù)由 Google 和 Apple 主導(dǎo)，因?yàn)樗鼈兎謩e是 Android 和 iOS 的所有者。
• 云托管 ML 服務(wù)：這里著名的名字是 IBM、谷歌、微軟等。所有這些公司都熟練地使用 AutoML，充分利用該服務(wù)。