機器學習已經順利融入我們的日常生活，而我們甚至沒有意識到這一點。從向谷歌問路到使用 Siri，我們慢慢變得完全依賴機器學習。

那么機器學習到底是什么？

簡單來說，它是人工智能的一個子領域，通過使用一定的算法和統(tǒng)計數據進行推理，學習和利用機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，任何該領域的專家移動應用程序開發(fā)人員都可以為您提供相應的服務。

但是你能開發(fā)一個機器學習應用程序嗎？

這可能有點困難，但并非不可能。以下指南可幫助您了解機器學習應用程序的開發(fā)：

了解問題

雖然這可能是機器學習應用程序開發(fā)過程中最明顯的一步，但它經常被忽略。

人工智能在當今的數字世界中大肆宣傳。人們很容易卷入人工智能正在創(chuàng)造的所有風潮中。但在這里思考機器學習應用程序開發(fā)背后的邏輯至關重要。

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

問你自己：

• 制作這個機器學習應用程序對我的企業(yè)來說絕對重要嗎？
• 我們可以放棄 ML 而去做其他事情嗎？
• 我們如何以此為客戶增加價值？

如果任何問題產生相關答案，那么您應該選擇機器學習應用程序開發(fā)。在這里，您的主要重點應該是為您的客戶提供一個他們可以從中獲得便利的好功能。

您還應該考慮 Google、Apple 和 Microsoft 提供的機器學習指南。下面提到的問題很重要

• 我們如何保證為客戶提供成功的結果？
• 我們的 ML 是否有逐漸進化的潛力？
• 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？
• 我們的數據是否足以訓練一個成功的模型？

通過回答上述所有問題，您將能夠就使用機器學習應用程序開發(fā)的決定得出可靠的結論。您應該配備足夠的備選方案，以確保您不會在出現任何意外情況時突然感到震驚。

聘請合適的專業(yè)人員

機器學習不僅僅是一個人的任務。這將需要一個有能力的專業(yè)團隊來展示他們的技能并熟練地構建機器學習移動應用程序。

除了應用程序開發(fā)人員，您還需要設計師、全棧后端開發(fā)人員、QA 工程師、數據科學家和分析師，以確保整個流程的順利進行。

您將需要專門處理數據并創(chuàng)建 ML 應用程序和模型的特殊開發(fā)人員和分析師。

確定應用程序的結構

在 ML 出現之前，開發(fā)人員總是需要選擇外部服務器來根據需要在不同的應用程序中啟用 AI 功能。這里的主要目標是存在一個強大的 ML 基礎設施，它可以運行不同的數據分析，并結合一個從服務器檢索重要輸出的應用程序。

現在，ML 的集成已經變得非常容易使用。您可以毫不費力地決定 ML 在您的應用程序中的位置。這可以根據您的確切需求以及對您可行的方式進行。

您可以保留 ML 的一些選項包括：

• 自定義庫
• 設備端SDK
• 使用API的云托管
• 混合方法

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

選擇用于機器學習應用程序開發(fā)的預制模板

當您計劃進行機器學習應用程序開發(fā)時，您有兩個選擇。要么從頭開始構建，要么選擇現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)機器學習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堆棧、功能和 AI 工具，并將它們包括在內。

另一方面，如果你選擇模板 ML，它們會減輕你的負擔。一些特定的功能已經可用，您無需經歷添加所有內容的麻煩。

技術堆棧選項包括：

• AI/ML Stack：這包括大量的 ML 框架，可讓您熟練地構建不同的機器學習模型。一些解決方案是 MXNet、TensorFlow、Keras、Caffe 等
• 編程語言：機器學習應用程序開發(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。

現成的選項包括：

• 移動應用程序托管 ML 服務：這些服務由 Google 和 Apple 主導，因為它們分別是 Android 和 iOS 的所有者。
• 云托管 ML 服務：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。