L’apprentissage automatique s’est intégré en douceur dans notre vie quotidienne, et nous ne nous en rendons même pas compte. De demander des directions à Google à l’utilisation de Siri, nous sommes lentement devenus entièrement dépendants de l’apprentissage automatique.
Alors, qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
En termes simples, il s’agit d’un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui est conçu pour apprendre et adopter la capacité des machines à imiter le comportement humain intelligent en utilisant certains algorithmes et statistiques pour faire des inférences.
De nombreuses applications circulent actuellement sur le marché qui ont rendu la vie des humains extrêmement facile. Si vous cherchez, tout développeur d’applications mobiles expert dans le domaine peut vous fournir le service en conséquence.
Mais pouvez-vous développer une application d’apprentissage automatique ?
C’est peut-être un peu difficile, mais ce n’est pas impossible. Voici un guide qui peut vous aider à comprendre les développements d’applications d’apprentissage automatique :
Connaître le problème
Bien qu’il s’agisse de l’étape la plus évidente du processus de développement d’applications d’apprentissage automatique, elle est souvent manquée.
L’intelligence artificielle a un certain battage médiatique dans le monde numérique d’aujourd’hui. Il est facile de se laisser emporter par toute la rage que crée l’intelligence artificielle. Mais il est crucial ici de réfléchir à la logique qui sous-tend le développement d’applications d’apprentissage automatique.
Réfléchissez aux besoins et aux spécifications de votre public cible et déterminez si vous créerez ou non une commodité pour eux avec le développement de l’application machine.
Demande toi:
- Est-il absolument important pour mon entreprise de créer cette application d’apprentissage automatique ?
- Pouvons-nous renoncer au ML et opter pour autre chose ?
- Comment pouvons-nous ajouter de la valeur pour nos clients avec cela ?
Si l’une des questions donne des réponses pertinentes, vous devez opter pour le développement d’applications d’apprentissage automatique. Ici, votre objectif principal doit être de fournir une bonne fonctionnalité à vos clients à partir de laquelle ils peuvent faciliter.
Vous devriez également tenir compte des guides d’apprentissage automatique fournis par Google, Apple et Microsoft. Les questions ci-dessous sont importantes à poser
- Comment pouvons-nous garantir un résultat réussi pour les clients ?
- Notre ML a-t-il le potentiel d’évoluer progressivement ?
- Avons-nous des alternatives si notre ML échoue ?
- Aidons-nous nos clients à fournir des commentaires ?
- Nos données sont-elles suffisantes pour former un modèle réussi ?
En répondant à toutes les questions ci-dessus, vous pourrez tirer une conclusion fiable concernant votre décision d’utiliser le développement d’applications d’apprentissage automatique. Vous devriez être équipé de suffisamment d’alternatives pour vous assurer de ne pas être soudainement choqué si quelque chose tourne mal.
Engagez les bons professionnels
L’apprentissage automatique n’est pas l’affaire d’une seule personne. Il faudra une équipe de professionnels compétents pour mettre en valeur leurs compétences et travailler de manière experte pour créer une application mobile d’apprentissage automatique.
En plus des développeurs d’applications, vous aurez également besoin de concepteurs, de développeurs backend full-stack, d’ingénieurs QA, de data scientists et d’analystes pour assurer le bon déroulement de l’ensemble du processus.
Vous aurez besoin de développeurs et d’analystes spéciaux qui traitent spécifiquement des données et créent des applications et des modèles ML.
Déterminer la structure de l’application
Avant l’avènement du ML, les développeurs devaient toujours choisir un serveur externe pour activer les fonctionnalités d’IA dans différentes applications selon les besoins. L’objectif principal ici est la présence d’une infrastructure ML robuste qui peut exécuter différentes analyses de données combinées à une application qui récupère les sorties importantes du serveur.
Maintenant, l’intégration de ML est devenue assez facile à utiliser. Vous pouvez facilement décider de la position de ML dans votre application. Cela peut être en fonction de vos besoins précis et de ce qui est faisable pour vous.
Certaines des options où vous pouvez conserver votre ML peuvent être :
- Bibliothèques personnalisées
- SDK sur l’appareil
- Hébergement cloud avec API
- Approche hybride
Choisir le bon endroit parmi les options mentionnées ci-dessus peut être difficile. L’option la plus simple ici consiste à conserver le ML dans l’application que vous avez créée. Il est sûr et peut être intégré simplement.
Choisissez un modèle prédéfini pour le développement d’applications d’apprentissage automatique
Lorsque vous envisagez de développer une application d’apprentissage automatique, vous avez deux options ici. Créez à partir de zéro ou choisissez un modèle standard et commencez à partir de là.
Ici, réfléchissez aux possibilités que vous avez si vous développez ML à partir de zéro. Le développement de l’apprentissage automatique à partir de zéro offrira plus de flexibilité. Vous pouvez choisir et choisir n’importe quelle pile technologique, fonctionnalité et outils d’IA que vous voulez et les inclure.
D’un autre côté, si vous optez pour un modèle ML, ils vous enlèveraient beaucoup de fardeau. Certaines fonctionnalités spécifiques seront déjà disponibles, et vous n’aurez pas besoin de vous donner la peine de tout ajouter.
Les options de la pile technologique incluent :
- AI/ML Stack : cela inclut une bonne quantité de frameworks ML qui vous permettent de créer de manière experte différents modèles d’apprentissage automatique. Certaines solutions sont MXNet, TensorFlow, Keras, Caffe, etc.
- Langage de programmation : le langage le plus courant pour le développement d’applications d’apprentissage automatique est Python. Ce langage fonctionne exceptionnellement avec n’importe quelle bibliothèque AI/ML. Cela offre une facilité aux utilisateurs.
Les options prêtes à l’emploi comprennent :
- Services d’hébergement d’applications mobiles ML : ceux-ci sont dominés par Google et Apple car ils sont respectivement propriétaires d’Android et d’iOS.
- Services ML d’hébergement dans le cloud : les noms notables ici sont IBM, Google, Microsoft, etc. Toutes ces entreprises utilisent AutoML de manière experte, en tirant pleinement parti du service.