Для разработки ML-приложений вам нужно будет выбрать платформу, IDE и язык разработки. Есть несколько вариантов. Большинство из них легко удовлетворят ваши требования, поскольку все они обеспечивают реализацию алгоритмов ИИ, которые обсуждались до сих пор.
Если вы разрабатываете алгоритм ML самостоятельно, необходимо внимательно изучить следующие аспекты:
Язык по вашему выбору — это, по сути, ваше знание одного из языков, поддерживаемых в разработке ML.
IDE, которую вы используете — это будет зависеть от вашего знакомства с существующими IDE и вашего уровня комфорта.
Платформа разработки. Существует несколько платформ для разработки и развертывания. Большинство из них бесплатны для использования. В некоторых случаях вам может потребоваться оплатить лицензионный сбор сверх определенного объема использования. Вот краткий список выбора языков, IDE и платформ для вашего удобства.
Выбор языка
Вот список языков, которые поддерживают разработку ML —
- питон
- р
- Matlab
- октава
- Юля
- C ++
- С
Этот список не является по сути полным; тем не менее, он охватывает многие популярные языки, используемые в разработке машинного обучения. В зависимости от вашего уровня комфорта выберите язык для разработки, разработайте свои модели и протестируйте.
Иды
Вот список IDE, которые поддерживают разработку ML —
- R Studio
- PyCharm
- iPython / Jupyter Notebook
- Юля
- Spyder
- анаконда
- Родео
- Google -Colab
Приведенный выше список не является исчерпывающим. У каждого есть свои достоинства и недостатки. Читателю рекомендуется опробовать эти различные IDE, прежде чем сужаться до одной.
платформы
Вот список платформ, на которых могут быть развернуты ML-приложения:
- IBM
- Microsoft Azure
- Google Cloud
- Амазонка
- Mlflow
Еще раз этот список не является исчерпывающим. Читателю рекомендуется подписаться на вышеупомянутые услуги и попробовать их самостоятельно.