📜  机器学习-实施

📅  最后修改于: 2020-12-13 15:58:38             🧑  作者: Mango


要开发ML应用程序,您必须决定平台,IDE和开发语言。有几种选择。其中大多数将轻松满足您的要求,因为它们全部都提供了到目前为止讨论的AI算法的实现。

如果您自己开发ML算法,则需要仔细理解以下方面-

您选择的语言-本质上就是您精通ML开发支持的一种语言。

您使用的IDE-这取决于您对现有IDE的熟悉程度和舒适度。

开发平台-有几种可用于开发和部署的平台。其中大多数都是免费使用。在某些情况下,您可能需要支付超出一定使用量的许可费。以下是可供选择的语言,IDE和平台的简要列表,供您随时参考。

语言选择

这是支持ML开发的语言列表-

  • Python
  • [R
  • Matlab的
  • 八度
  • 朱莉亚
  • C++
  • C

该清单本质上并不全面;但是,它涵盖了机器学习开发中使用的许多流行语言。根据您的舒适程度,选择用于开发的语言,开发模型并进行测试。

集成开发环境

这是支持ML开发的IDE列表-

  • R工作室
  • 皮查姆
  • iPython / Jupyter笔记本
  • 朱莉亚
  • 斯派德
  • 水蟒
  • 圈地
  • Google –合作实验室

上面的列表实际上并不全面。每个人都有其优点和缺点。鼓励读者在缩小范围到一个之前尝试这些不同的IDE。

平台类

这是可以部署ML应用程序的平台列表-

  • IBM公司
  • 微软Azure
  • 谷歌云
  • 亚马孙
  • 微流

再次,此列表并不详尽。鼓励读者注册上述服务并自己尝试。