Makine Öğrenimi - Uygulama

Makine öğrenimi uygulamaları geliştirmek için platforma, IDE'ye ve geliştirme diline karar vermeniz gerekecektir. Mevcut birkaç seçenek vardır. Bunların çoğu, şimdiye kadar tartışılan AI algoritmalarının uygulanmasını sağladığı için gereksinimlerinizi kolayca karşılayacaktır.

Makine öğrenimi algoritmasını kendi başınıza geliştiriyorsanız, aşağıdaki hususların dikkatlice anlaşılması gerekir -

Seçtiğiniz dil - bu, esasen ML geliştirmede desteklenen dillerden birindeki yeterliliğinizdir.

Kullandığınız IDE - Bu, mevcut IDE'lere aşinalığınıza ve konfor seviyenize bağlı olacaktır.

Development platform- Geliştirme ve dağıtım için çeşitli platformlar mevcuttur. Bunların çoğu ücretsizdir. Bazı durumlarda, belirli bir kullanım miktarının ötesinde bir lisans ücreti ödemeniz gerekebilir. Hazır referansınız için dillerin, IDE'lerin ve platformların kısa bir listesi.

Dil Seçimi

Makine öğrenimi geliştirmeyi destekleyen dillerin bir listesi:

Python
R
Matlab
Octave
Julia
C++
C

Bu liste esasen kapsamlı değildir; ancak, makine öğrenimi geliştirmede kullanılan birçok popüler dili kapsar. Konfor seviyenize bağlı olarak, geliştirme için bir dil seçin, modellerinizi geliştirin ve test edin.

IDE'ler

ML gelişimini destekleyen IDE'lerin listesi:

R Studio
Pycharm
iPython / Jupyter Dizüstü Bilgisayar
Julia
Spyder
Anaconda
Rodeo
Google –Colab

Yukarıdaki liste esasen kapsamlı değildir. Her birinin kendine özgü avantajları ve dezavantajları vardır. Okuyucu, tek bir IDE'ye geçmeden önce bu farklı IDE'leri denemeye teşvik edilir.

Platformlar

ML uygulamalarının dağıtılabileceği platformların bir listesi:

IBM
Microsoft Azure
Google Cloud
Amazon
Mlflow

Bir kez daha bu liste ayrıntılı değildir. Okuyucu, yukarıda belirtilen hizmetlere kaydolmaya ve bunları kendileri denemeye teşvik edilir.