机器学习应用程序开发指南

机器学习已经顺利融入我们的日常生活，而我们甚至没有意识到这一点。从向谷歌问路到使用 Siri，我们慢慢变得完全依赖机器学习。

那么机器学习到底是什么？

简单来说，它是人工智能的一个子领域，通过使用一定的算法和统计数据进行推理，学习和利用机器的能力来模仿人类的智能行为。

目前市场上流传着许多应用程序，它们使人类的生活变得异常轻松。如果您去寻找，任何该领域的专家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程序的开发：

了解问题

虽然这可能是机器学习应用程序开发过程中最明显的一步，但它经常被忽略。

人工智能在当今的数字世界中大肆宣传。人们很容易卷入人工智能正在创造的所有风潮中。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，以及您是否会通过机器应用程序开发为他们创造便利。

问你自己：

• 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 而去做其他事情吗？
• 我们如何以此为客户增加价值？

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从中获得便利的好功能。

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

• 我们如何保证为客户提供成功的结果？
• 我们的 ML 是否有逐渐进化的潜力？
• 如果我们的 ML 失败了，我们还有其他选择吗？
• 我们是否方便客户提供反馈？
• 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。您应该配备足够的备选方案，以确保您不会在出现任何意外情况时突然感到震惊。

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。

除了应用程序开发人员，您还需要设计师、全栈后端开发人员、QA 工程师、数据科学家和分析师，以确保整个流程的顺利进行。

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，开发人员总是需要选择外部服务器来根据需要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，它可以运行不同的数据分析，并结合一个从服务器检索重要输出的应用程序。

现在，ML 的集成已经变得非常容易使用。您可以毫不费力地决定 ML 在您的应用程序中的位置。这可以根据您的确切需求以及对您可行的方式进行。

您可以保留 ML 的一些选项包括：

• 自定义库
• 设备端SDK
• 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。这里最简单的选择是将 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。

选择用于机器学习应用程序开发的预制模板

当您计划进行机器学习应用程序开发时，您有两个选择。要么从头开始构建，要么选择现成的模板并从那里开始。

在这里，想一想如果您从头开始开发 ML，您拥有的可能性。从头开始开发机器学习将提供更大的灵活性。您可以选择并选择您想要的任何技术堆栈、功能和 AI 工具，并将它们包括在内。

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

技术堆栈选项包括：

• AI/ML Stack：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最常用的语言是 Python。这种语言特别适用于任何 AI/ML 库。这为用户提供了方便。

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：这里著名的名字是 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。