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/MachineLearning的Reddit帖子询问了机器学习工程师除了模型训练之外，日常工作中实际使用的重要工具和库。它强调了数据清洗、特征管道、部署、监控和维护的重要性。用户提到了用于数据清洗的pandas和SQL，以及用于部署的Kubernetes、AWS、FastAPI/Flask，并寻求验证和额外的建议。这个问题反映了一种普遍的理解，即机器学习工程师的大部分工作涉及模型构建本身以外的任务。对该帖子的回复可能会提供有关该领域所需实践技能和工具的宝贵见解。