机器学习已经顺利地融入了我们的日常生活,我们甚至没有意识到这一点。从向谷歌询问路线到使用Siri,我们已经慢慢完全依赖机器学习。

那么机器学习到底是什么呢?

简单来说,它是人工智能的一个子领域,旨在学习和采用机器的能力,通过使用某些算法和统计数据进行推理来模仿智能人类行为。

目前市场上流传着许多应用程序,这些应用程序使人类的生活变得非常轻松。如果您去寻找,任何作为该领域专家的移动应用程序开发人员都可以为您提供相应的服务。

但是你能开发一个机器学习应用程序吗? 

这可能有点困难,但并非不可能。以下指南可帮助您了解机器学习应用开发:

了解问题所在

虽然这可能是机器学习应用程序开发过程中最明显的步骤,但它经常被忽略。

人工智能在当今的数字世界中有相当多的炒作。很容易被人工智能正在创造的所有愤怒所席卷。但在这里,思考机器学习应用程序开发背后的逻辑至关重要。

考虑目标受众的需求和规格,以及您是否将通过机器应用程序开发为他们创造便利。

问问自己:

  • 制作这个机器学习应用程序对我的企业来说绝对重要吗?
  • 我们可以放弃ML并去做其他事情吗?
  • 我们如何通过这一点为客户增加价值?

如果任何问题产生相关答案,那么您应该选择机器学习应用程序开发。在这里,您的主要重点应该是为您的客户提供一个他们可以提供帮助的良好功能。

您还应该考虑Google,Apple和Microsoft提供的机器学习指南。下面提到的问题很重要 

  • 我们如何保证客户获得成功的结果?
  • 我们的机器学习是否有可能逐渐发展?
  • 如果我们的 ML 失败了,我们还有其他选择吗?
  • 我们是否帮助客户提供反馈?
  • 我们的数据是否足以训练一个成功的模型?

通过回答上述所有问题,您将能够就您使用机器学习应用程序开发的决定得出可靠的结论。您应该配备足够的替代品,以确保如果任何事情横盘整理,您不会突然感到震惊。

聘请合适的专业人员

机器学习不仅仅是一个人的任务。这将需要一个有能力的专业团队来展示他们的技能,并熟练地构建机器学习移动应用程序。

您将需要专门处理数据并创建 ML 应用程序和模型的特殊开发人员和分析师。

确定应用程序的结构

在 ML 出现之前,开发人员始终必须根据需要选择外部服务器来在不同的应用程序中启用 AI 功能。这里的主要目标是存在一个强大的 ML 基础设施,该基础设施可以运行不同的数据分析,并结合从服务器检索重要输出的应用程序。

现在,ML 的集成对您来说变得非常容易使用。您可以毫不费力地决定 ML 在应用中的位置。这可以根据您的确切需求和可行的方式进行。

您可以保留 ML 的一些选项可以是:

  • 自定义库
  • 设备端开发工具包
  • 使用 API 的云托管
  • 混合方法

从上述选项中选择正确的位置可能很困难。此处最简单的选择是将 ML 保留在您构建的应用程序中。它是安全的,可以简单地集成。

为机器学习应用开发选择预制模板

计划机器学习应用开发时,此处有两个选项。要么从头开始构建,要么从现成的模板中选择一个模板并从那里开始。

在这里,想想如果你从头开始开发 ML,你有什么可能性。从头开始开发机器学习将提供更大的灵活性。您可以选择所需的任何技术堆栈、功能和 AI 工具,并包含它们。

另一方面,如果你选择模板 ML,他们会减轻你的负担。一些特定功能已经可用,您无需经历添加所有内容的麻烦。

技术堆栈选项包括:

  • AI/ML 堆栈:这包括大量的 ML 框架,可让您熟练地构建不同的机器学习模型。一些解决方案是MXNet,TensorFlow,Keras,Caffe等。
  • 编程语言:机器学习应用程序开发的最常见语言是Python。这种语言特别适用于任何 AI/ML 库。这为用户提供了便利。

现成的选项包括:

  • 移动应用程序托管ML服务:这些服务由Google和Apple主导,因为它们分别是Android和iOS的所有者。
  • 云托管ML服务:这里值得注意的名字是IBM,谷歌,微软等。所有这些公司都熟练地使用 AutoML,充分利用该服务。
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