机器学习模型是一种算法，它从给定数据中学习特征以生成可能是连续的或分类的标签（分别是回归和分类）。换句话说，它试图将给定的数据与其标签相关联，就像人脑一样。

数学函数用于将特征（作为特征提取的结果产生）映射到它们的标签。

在大量数据上训练的模型可以更好地概括自己。泛化是模型对各种数据进行泛化预测的能力。它不偏向最初训练它的数据。

模型的生产涉及以下基本步骤：

1. 收集合适的数据。
2. 数据预处理以训练模型。
3. 训练模型。
4. 评估模型。
5. 托管用于生产的模型。

部署模型：

这可以通过多种方式完成。您可以提供模型或在 IoT 设备上运行它。你基本上想冻结所有可训练的参数，使它们成为常数。该模型的学习能力被移除，因此它只能进行预测。有一些模型展示了在线学习。

TensorFlow、Keras、PyTorch 等不同的框架都有自己的模型保存方法。就像在 Keras 中一样，我们可以将 NN 模型保存为 hd5f 序列化文件。使用 TensorFlow Lite，我们可以在物联网设备上运行模型。

Firebase MLKit在使用 TensorFlow 创建的云中托管模型。

最好的部署平台取决于它的可用性、可扩展性和对开发人员的友好性。

机器学习有两个阶段

1. 训练（创建模型）
2. 推理（模型的部署）

现在来回答您的问题，即模型是什么意思。无论是在神经网络（即深度学习）还是任何传统的机器学习方法中，您都要做的是在输入和输出之间映射一个近似函数。您尝试使用训练来获取函数的参数，然后在推理期间使用这些参数来预测新的未见输入的输出。因此，模型只不过是参数。训练的目的是找到这些参数。

例如在神经网络中，我们的参数是权重和偏差。因此，所有神经网络层的权重和偏差共同构成了一个模型。训练的最终输出不过是所有神经网络层的权重和偏差。我们存储它们，在必要的地方部署它们并使用它们进行推理。