Kehittäjät pyrkii arvioimaan koneen oppimismenetelmiä löytää kasvava joukko erikoistunut laitteisto- ja alustoja, jotka viritetään usein tiettyihin luokkiin oppimisen arkkitehtuurissa ja soveltaminen. Vaikka nämä erikoistuneet alustoilla ovat välttämättömiä monia koneoppiminen sovelluksia, muutaman kehittäjien, jotka koneoppiminen on valmis tekemään tietoon perustuvia päätöksiä valitsemalla ihanteellinen alusta.
Kehittäjien on helpommin foorumi saada kokemusta machine learning sovellusten kehittämiseen ja syvempää ymmärrystä resurssivaatimukset ja tuloksena ominaisuuksia.
Digi-Key artikkelissa ”saada alkoi kanssa kone oppimista käyttämällä helposti saatavilla laitteisto ja ohjelmisto” kuvatulla tahansa mallin valvottu koneoppimisen kehitystä koostuu kolmivaiheinen:
Tietojen valmistelu koulutus malli
Mallin täytäntöönpanon
Malli koulutus
Tietojen valmistelu yhdistää tuttu tiedonkeruu menetelmiä ylimääräinen askel tarvitse merkitä tiedot käytettäviksi koulutusprosessin esiintymiä. Viimeisessä kahdessa vaiheessa koneoppiminen malli asiantuntijoita, viime aikoihin asti, piti käyttää suhteellisen matalan tason matematiikan kirjastot toteuttamaan yksityiskohtaiset laskelmat mukana malleja. Machine learning puitteet saatavuus on merkittävästi helpottanut monimutkaisuus malli järjestelmän käyttöönotto ja koulutus.
Tänään tunne Python tai muuhun tuettuun kieleen kaikki kehittäjät voivat käyttää näitä järjestelmiä kehittämään nopeasti koneen opetusmenetelmien suorittaa laajan valikoiman alustoja. Tässä artikkelissa kuvataan koneoppiminen pino ja koulutusprosessin ennen joutumassa miten kehittää koneoppiminen Vadelma Pi 3-sovelluksen.By Stephen Evanczuk
