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機器學習的商業化
機器學習的商業化是指將機器學習專案轉化為盈利的 Web 應用程式。將 ML 專案商業化涉及許多步驟，包括問題理解、ML 模型開發、Web 應用程式開發、模型整合到 Web 應用程式、最終 Web 應用程式的無伺服器雲部署以及最終的應用程式商業化。
機器學習專案商業化的理念很簡單。我們將做什麼？我們將為專案構建一個簡單快速的SaaS應用程式並將其商業化。
建立軟體即服務 (SaaS) 是一個不錯的選擇，因為它具有許多優點，例如降低成本、可擴充套件性、易於管理等。
為了實現商業化，我們可以考慮基於訂閱的定價、高階功能、API 訪問、廣告、定製服務等。
讓我們瞭解如何將機器學習專案轉化為 Web 應用程式並將其商業化。
理解問題
選擇一個現實世界中的問題，並研究我們是否可以使用機器學習來解決該問題。如果是，請找出是否可以使用您所有的資源來實施解決方案。
誰將從 ML 解決方案中受益——終端使用者？最終機器學習應用程式的終端使用者是誰？在分析現實世界的問題時，瞭解使用者非常重要。
這個問題在機器學習的上下文中屬於哪種型別的任務？可以使用哪些型別的模型來解決該問題？這個問題是否可以使用迴歸、分類或聚類模型來解決。對問題的正確理解將幫助您找到這些問題的答案。
商業模式是什麼？是Web應用程式還是移動應用程式、API銷售還是兩者或多種組合？
我們有什麼型別的資料？結構化或非結構化。在開始解決問題之前，請正確分析資料。這將有助於決定您應該遵循哪種機器學習方法。
您擁有哪些計算資源？如何開發 ML 模型？——本地部署還是基於雲的。
正確理解您想要解決的現實世界問題。
定義解決方案
問題的最終解決方案是什麼？
定義解決方案——您將如何向終端使用者展示解決方案，您將開發 Web 應用程式、移動應用程式、API 還是組合。
什麼是商業模式？
定義您的商業模式。您想為機器學習模型建立什麼型別的產品？最好的解決方案之一是建立軟體即服務 (SaaS)。您可以考慮 PaaS、AIaaS、移動應用程式、API 服務和銷售 ML API 等。
使用無伺服器技術構建 Web 應用程式是展示您的機器學習應用程式或解決方案的好方法。稍後也很容易將您的解決方案商業化。
當您決定如何將解決方案帶給世界時，下一步是定義機器學習解決方案的核心功能。在深入構建機器學習模型之前，應該定義使用者與應用程式的互動、導航、登入、安全、資料隱私等。
開發機器學習模型
下一步是開始開發您的機器學習模型。但在實際開始之前，您需要詳細瞭解機器學習模型。如果沒有良好的 ML 模型知識，您將無法決定為您的問題選擇哪個模型。
瞭解機器學習模型
瞭解不同型別的機器學習模型以及如何為您的專案選擇合適的模型非常重要。瞭解 ML 模型將有助於為您的機器學習應用程式選擇合適的模型。
瞭解底層解決方案將屬於特定機器學習任務將幫助您決定合適的模型。假設您的解決方案屬於分類，那麼您有很多機器學習模型可供選擇。您可以應用樸素貝葉斯、邏輯迴歸、k 近鄰、決策樹等等。因此，在開始處理資料和模型訓練之前，需要對模型有充分的瞭解。
ML 模型型別
您應該很好地理解以下型別的機器學習模型：
選擇正確的模型
構建機器學習模型最重要的步驟是選擇能夠解決您的業務問題的正確模型。在選擇正確的 ML 模型時，您應該考慮以下不同因素：
- 資料特徵——考慮資料的性質（結構化、非結構化、時間序列資料）以選擇合適的模型。
- 問題型別——確定您的問題是迴歸、分類還是其他任務。
- 模型複雜度——確定最佳模型複雜度以避免過擬合或欠擬合。
- 計算資源——考慮計算資源以選擇複雜或簡單的模型。
- 預期結果——考慮它來執行模型評估。
訓練機器學習模型
為您的機器學習問題選擇正確的模型後，下一步是開始構建實際的機器學習模型。構建 ML 模型的方法有很多種。最簡單的方法是使用預訓練模型並在您自己的資料集上進行自定義訓練。
預訓練模型——預訓練模型是在海量資料集上訓練的機器學習模型。如果您的資料與預訓練模型訓練的資料集相似，您可以選擇它們來解決您的問題。在這種情況下，您只需要構建一個 Web 或移動應用程式，並將其部署到雲端供全球使用者使用。
微調預訓練模型——您可以考慮在自定義資料集上微調預訓練模型。您可以使用 TensorFlow/Keras、PyTorch 等機器學習庫/框架來微調任何公開可用的模型。您還可以考慮一些線上平臺，例如 AWS SageMaker、Vertex AI、IBM Watson Studio、Azure 機器學習等，用於微調。
從頭開始構建——如果您擁有所有必要的資源，您可以考慮從頭開始構建機器學習模型。與上述兩種方法相比，這可能需要更多時間，但成本可能略低。
Amazon SageMaker 是一個基於雲的機器學習平臺，用於在雲端建立、訓練、評估和部署等機器學習模型。
評估模型
您已經使用自定義資料集訓練了您的機器學習模型。現在，您需要使用一些新資料來評估模型，以檢查模型是否按預期結果執行。
為了評估您的機器學習模型，您可以計算準確率、精確率、召回率、F1分數、混淆矩陣等指標。根據這些指標，您可以決定下一步行動——最終確定當前模型或重新進行訓練。
您可以考慮整合方法，結合多個模型（Bagging 和 Boosting）來提高模型效能並減少過擬合。
線上部署演示模型
在構建完整的 Web 應用程式並將其部署到雲伺服器之前，建議您線上部署機器學習模型。許多免費的託管提供商允許您部署機器學習模型並獲得即時使用者的反饋。您可以考慮以下提供商：
建立機器學習 Web 應用程式
目前，您已經開發了 ML 模型並在線部署了演示模型。您的模型執行完美。現在您可以準備構建一個完整的機器學習 Web 或移動應用程式。
您可以考慮以下技術棧來構建 Web 應用程式：
- Python 框架 - Flask、Django、FastAPI 等。
- Web 開發（前端）概念——HTML、CSS、JavaScript
- 整合機器學習模型——如何使用 API 或庫整合——REST API
部署到無伺服器雲
將您的 ML 應用程式部署到無伺服器雲將為您的應用程式帶來獲利機會。它將覆蓋全球受眾。選擇雲平臺託管您的應用程式是個好主意。採用無伺服器架構可以使您受益於降低成本、可擴充套件性、易於管理等。
以下是適合您的機器學習 Web 應用程式的一些知名無伺服器雲服務提供商：
- Google Cloud Platform——Google Cloud Functions
- Amazon Web Services——AWS Lambda、AWS Fargate、AWS Amplify Hosting
- Microsoft Azure——Microsoft Azure Functions
- Heroku
- Python Anywhere
- Cloudflare Workers
- Vercel Functions
您可以使用 EC2 等服務進行計算，使用 S3 進行儲存。
您的機器學習應用程式的盈利模式
現在，您的機器學習應用程式已上線雲端。您可以推廣並向用戶進行營銷。您可以為使用者提供使用應用程式的特別優惠。
您的機器學習應用程式可以覆蓋世界的任何角落。當您獲得足夠的使用者時，您可以考慮將您的應用程式盈利。有多種策略可以將 ML Web 應用程式盈利，包括訂閱模式、按次付費定價、廣告、高階功能等。
- **訂閱模式**——基於訂閱的定價層級（例如，基礎版、高階版、企業版）。
- **免費增值模式**——提供具有有限功能的免費版本，並對高階功能收費。
- **API 訪問**——向企業收取透過 API 訪問您的 AI 工具的費用。
- **定製解決方案**——為大型客戶提供定製的內容生成服務。
- **廣告**——您也可以考慮在您的應用程式上投放廣告，但請記住，廣告會影響您應用程式的高階外觀。
市場營銷和銷售
市場營銷和銷售對於任何業務的增長都至關重要。持續的營銷對於更好地銷售產品是必需的。
您可以在不同的線上 API 市場銷售您的機器學習應用程式 API。
您可以考慮以下 API 市場：
機器學習的盈利現在變得容易，但也更具競爭力。在開始構建應用程式之前，對市場進行詳細分析對於 ML 應用程式的盈利至關重要。機器學習軟體開發的每個步驟都需要深入的研究。建議在構建完整的 Web 應用程式之前構建最小可行產品 (MVP) 並進行測試。