Izstrādātāji vēlas novērtēt mašīnu mācību metodes atrast arvien specializētās aparatūras un attīstības platformas, kas bieži ir noregulēta uz konkrētās klases mašīnu mācības arhitektūras un lietojumprogrammu klāstu. Lai gan šīm specializētajām platformām ir nepieciešami daudzi mašīnu, mācību programmas, dažas izstrādātājiem jaunas iekārtas mācību esam gatavi pieņemt apzinātus lēmumus par izvēloties ideāls platforma.
Izstrādātāji nepieciešamību gūt pieredzi mašīnu mācību programmas izstrādi un dziļāku izpratni par resursu prasības un rezultātā iespējas pieejamāku platformu.
Kā aprakstīts Digi-Key rakstā "Saņemt sākās ar mašīnu mācību izmantojot viegli pieejamo aparatūras un programmatūras", jebkurš modelis izglītības uzraudzītai mašīnu attīstība sastāv no trīs galvenās darbības:
Datu sagatavošana mācību modelis
Modeļa īstenošanas
Apmācību modelis
Datu sagatavošana apvieno pazīstamo datu iegūšanas metodes ar papildu darbības, kāda vajadzīga etiķete specifiskos gadījumos datu izmantošanai mācību procesā. Pēdējās divas darbības, mašīnu apmācības modeli speciālisti vēl nesen, vajadzēja izmantot salīdzinoši zema līmeņa matemātikas bibliotēkas īstenot detalizētus aprēķinus, kas iesaistīti modeļu algoritmu. Mašīnu apmācības sistēmas pieejamība dramatiski ir rimušās sarežģītību modeļa ieviešanu un apmācību.
Šodien jebkurš attīstītājs iepazinušies ar Python vai citām atbalstītajām valodām var izmantot šīs sistēmas strauji izstrādāt mašīnu apmācības modeļus braukt uz plašu platformu spektru. Šajā rakstā tiks aprakstīts mācību kaudze un mācību procesā pirms nokļūst kā izstrādāt mācību programmu par aveņu Pi 3 mašīnas mašīnas.Pēc Stephen Evanczuk
