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机器学习是随着互联网的不断发展而逐渐被程序员掌握的一种技术，而今天我们就通过案例分析来了解一下，程序员如何掌握机器学习技术。
大多数机器学习应用程序都基于客户端-服务器架构。用户必须将数据发送到机器学习模型所运行的地方。客户端-服务器架构有一些显著优势。开发人员可以在服务器上运行他们的模型，并通过 Web API 将其提供给用户应用程序。这样开发人员就可以使用没法跑在用户设备上的超大型神经网络了。
但在许多情况下，在用户的设备上执行机器学习推断才是 佳选项。例如，由于隐私问题，用户可能不希望将他们的照片、私人聊天消息和电子邮件发送到运行机器学习模型的服务器上。
还好，并非所有机器学习应用程序都需要昂贵的服务器。许多模型经过压缩后可以跑在用户设备上。此外，移动设备制造商正在为他们的设备配备新型芯片，来支持本地的深度学习推理。
但问题在于，许多用户设备并不默认支持 Python 机器学习。MacOS 和大多数 Linux 版本预装了 Python，但你还是需要单独安装各种机器学习库。Windows 用户必须手动安装 Python。而移动操作系统对 Python 解释器的支持非常差。
相比之下，所有现代移动和桌面浏览器都原生支持 JavaScript。这意味着 JavaScript 机器学习应用程序可以确保在大多数台式机和移动设备上运行。因此，如果你的机器学习模型运行在浏览器中的 JavaScript 代码上，你就能肯定几乎所有用户都可以访问它。
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