מפתחים המעוניינים להעריך את שיטות הלמידה של המכונה מוצאים מערך הולך וגדל של פלטפורמות חומרה ופלטפורמות מתמחות, המתכוונות לעתים קרובות לשיעורים ספציפיים של ארכיטקטורת הלמידה וההתקנה של מחשב. למרות פלטפורמות אלה מיוחדים חיוניים עבור יישומים רבים מכונת למידה, כמה מפתחים חדשים ללמידה מכונה מוכנים לקבל החלטות מושכלות על בחירת פלטפורמה אידיאלית.
מפתחים זקוקים לפלטפורמה נגישה יותר לצבור ניסיון בפיתוח של יישומי למידה ממוחשבת והבנה מעמיקה יותר של דרישות משאבים ויכולות מתקדמות.
כפי שמתואר במאמר Digi-Key "התחל לעבוד עם מחשב למידה באמצעות חומרה ותוכנה זמינים", פיתוח של כל מודל ללמידה מכונה בפיקוח מורכב משלושה שלבים עיקריים:
הכנת נתונים להדרכת מודל
יישום מודל
אימון מודל
הכנת הנתונים משלבת שיטות רכישת נתונים מוכרים עם צעד נוסף הנדרש לתיוג תוויות ספציפיות של נתונים לשימוש בתהליך ההכשרה. עבור שני השלבים הסופיים, מומחי מודל הלמידה של המכונה, עד לאחרונה, נדרשו להשתמש בספריות מתמטיקה ברמה נמוכה יחסית כדי ליישם את החישובים המפורטים המעורבים באלגוריתמים של מודלים. הזמינות של מסגרות למידה ממוחשבת הקלה באופן דרמטי את המורכבות של יישום מודלים והדרכה.
כיום, כל מפתחים שמכירים את Python או שפות נתמכות אחרות יכולים להשתמש במסגרות אלה כדי לפתח במהירות מודלים של למידה ממוחשבת שיוכלו לפעול במגוון רחב של פלטפורמות. מאמר זה יתאר את מכונת הלמידה מחסנית ואת תהליך האימון לפני מקבל לתוך איך לפתח מכונת לימוד היישום על פי פטל 3. על ידי סטיבן Evanczuk
