机器学习工程师除了训练模型外，日常实际使用哪些工具？

这篇来自r/learnmachinelearning的Reddit帖子突出了关于机器学习工程师角色的一个常见误解。它正确地指出，模型训练只是工作的一小部分。该帖子寻求关于数据清理、特征工程、部署、监控和维护的基本工具的建议。提到的工具，如Pandas、SQL、Kubernetes、AWS、FastAPI/Flask确实很重要，但如果讨论中包含模型监控工具（例如，Evidently AI、Arize AI）、CI/CD管道（例如，Jenkins、GitLab CI）和数据版本控制（例如，DVC），将会更有益。这篇文章对于有抱负的机器学习工程师来说，是一个很好的起点，可以帮助他们了解模型构建之外所需的技能范围。

• •机器学习工程涉及的不仅仅是模型训练。
• •数据清理和特征工程是该角色的关键方面。
• •部署、监控和维护对于生产机器学习系统至关重要。