機械学習-実装

MLアプリケーションを開発するには、プラットフォーム、IDE、開発言語を決定する必要があります。利用可能ないくつかの選択肢があります。これらのほとんどは、これまでに説明したAIアルゴリズムの実装を提供するため、要件を簡単に満たすことができます。

MLアルゴリズムを独自に開発している場合は、次の側面を注意深く理解する必要があります。

選択した言語-これは基本的に、ML開発でサポートされている言語の1つに習熟していることです。

使用するIDE-これは、既存のIDEに精通していることと快適さのレベルによって異なります。

Development platform−開発と展開に利用できるプラットフォームがいくつかあります。これらのほとんどは無料で使用できます。場合によっては、一定の使用量を超えるライセンス料が発生することがあります。これは、すぐに参照できる言語、IDE、およびプラットフォームの選択の簡単なリストです。

言語の選択

ML開発をサポートする言語のリストは次のとおりです-

• Python
• R
• Matlab
• Octave
• Julia
• C++
• C

このリストは本質的に包括的ではありません。ただし、機械学習の開発で使用される多くの一般的な言語をカバーしています。快適さのレベルに応じて、開発用の言語を選択し、モデルを開発してテストします。

IDE

ML開発をサポートするIDEのリストは次のとおりです-

• Rスタジオ
• Pycharm
• iPython / Jupyter Notebook
• Julia
• Spyder
• Anaconda
• Rodeo
• Google –Colab

上記のリストは本質的に包括的ではありません。それぞれに長所と短所があります。読者は、単一のIDEに絞り込む前に、これらのさまざまなIDEを試してみることをお勧めします。

プラットフォーム

MLアプリケーションをデプロイできるプラットフォームのリストは次のとおりです-

• IBM
• Microsoft Azure
• Google Cloud
• Amazon
• Mlflow

繰り返しますが、このリストは網羅的ではありません。読者は、上記のサービスにサインアップして、自分で試してみることをお勧めします。