如果你是一位初級或中級的機器學習工程師或數據科學家，這篇文章非常適合你。在選定了你偏愛的機器學習庫，如PyTorch或TensorFlow，並掌握了模型架構之後，便可以訓練模型解決現實問題。
1. MLFlow — 實驗和模型追蹤
想象一下如果你是一位機器學習開發人員，正在構建一個預測客戶流失模型的計畫。需要使用 Jupyter 筆記本探索數據，嘗試不同的演算法和超參數。隨著計畫的進展，Jupyter筆記本變得越來越復雜，充滿了程式碼、結果和視覺化。使得追蹤計畫進展、辨識什麽內容有效內容什麽無效變得愈發困難。
此時，MLflow便大顯身手了。MLflow是一個平台，自始至終助力管理機器學習實驗，確保可追溯性和可復制性。它提供了一個集中的儲存庫，用於儲存程式碼、數據和模型元件，以及一個溯源系統，記錄包括超參數、指標和輸出在內的全部實驗內容。
MLflow幫助你避免Jupyter筆記本使用陷阱的具體路徑：
1.集中儲存庫：MLflow使你的程式碼、數據和模型工件組織有序且易於存取，可以快速找到所需的資源，避免迷失在筆記本的迷宮中。
2.實驗追蹤：MLflow記錄每一個實驗，包括使用的確切程式碼、數據和超參數。這使你能夠輕松比較不同的實驗，並辨識導致最佳結果的因素。
3.可復制性：MLflow使得用相同的程式碼、數據和環境復制最佳模型成為可能。這對於確保實驗結果的一致性和可靠性至關重要。
所以，如果想構建有效的機器學習模型，拋棄Jupyter筆記本的混亂，擁抱強大的MLflow是個不錯的選擇。
2. Streamlit — 小而快的Web應用程式
Streamlit是數據科學家最受歡迎的前端框架。它是一個開源的Python框架，允許使用者快速輕松地建立互動式數據應用程式，對於那些沒有Web開發基礎知識的數據科學家和機器學習工程師來說特別有益。
使用Streamlit。開發者可以構建和分享引人入勝的使用者介面，並在不需要深入了解前端經驗或知識的情況下部署模型。該框架是免費的，並且是開源的，使得在幾分鐘內建立可共享的Web應用程式成為可能。
如果有一些涉及機器學習的小計畫，使用Streamlit添加使用者介面，有許多現成的樣版，無須花費很長時間，在幾分鐘內便能完成前端。分享它也非常容易，它一定成為你簡歷中的亮點。
3.FastAPI — 輕松快速部署模型
訓練並驗證好模型之後，需要進行部署，以便其他應用程式可以使用，這便是FastAPI的用處所在。
FastAPI是一個用於構建RESTful API的高效能Web框架，以其簡單性、易用性和速度而聞名。這也是為什麽它能夠成為將機器學習模型部署到生產環境的理想選擇。
以下是ML工程師和數據科學家應該學習FastAPI的一些原因：
速度：FastAPI非常快。它使用現代異步編程模型，能夠同時高效處理多個請求，這對於部署需要處理大量數據的機器學習模型至關重要。
簡單性：FastAPI易於學習和使用。它語法清晰簡潔，更容易編寫幹凈且易於維護的程式碼，這對於沒有豐富經驗Web開發人員的ML工程師和數據科學家來說非常重要。
易用性：FastAPI提供了很多功能，使得構建和部署API變得容易。例如，它內建了自動歸檔、數據驗證和錯誤處理的支持，使ML工程師能夠專註於他們的核心工作——構建和部署模型，節省了時間和精力。
生產就緒：FastAPI專為生產而設計，支持多後端、加密和部署工具等功能，它成為部署機器學習模型的可靠選擇。
總之，FastAPI是一個功能強大且多才多藝的工具，可用於將機器學習模型部署到生產環境。它的易用性、速度和生產就緒性使其成為ML工程師和數據科學家的理想選擇。
4.XGBoost — 既快又好地預測表格數據
XGBoost是一種功能強大的機器學習演算法，以其準確性、速度和可延伸性而聞名。它基於梯度提升框架，將多個弱學習器組合成一個強學習器。簡單來說，使用多個小模型，如隨機森林，將它們組合成一個大模型，最終得到一個更快的模型（與神經網路相比），但同時它是可延伸的，並且不容易 過擬合 。
以下是ML工程師和數據科學家應該學習XGBoost的一些原因：
準確性：XGBoost是最準確的機器學習演算法之一，它已贏得許多機器學習競賽，並且在各種任務中始終名列前茅。
速度：XGBoost非常快，能夠快速高效地在大型數據集上進行訓練和預測。這使得它成為以速度首要的應用程式（如即時欺詐檢測或金融建模）的良好選擇。
可延伸性：XGBoost具有高度的可延伸性。它可以處理大型數據集和復雜模型，而不犧牲準確性。這使得它成為數據量大或模型復雜性高的應用程式的最佳選擇。
如果任務涉及表格數據（如根據房間數量預測房價，或根據最後一次購買/帳戶數據計算客戶購買產品的可能性），XGBoost是你在求助於 Keras 或PyTorch的神經網路之前應該首先嘗試的演算法。
5. ELI5 — 使模型更易於解釋和透明
訓練好模型之後，便可以部署使用它，此時模型更像是一個「黑箱」——輸入內容，得到輸出。模型究竟是如何工作的？沒人知道。這兒是數位，那兒也是數位，最後得出了一個答案。
如果客戶/老板問你，模型是如何得出某個特定答案的？你根本無法知道，你甚至不可能知道，在訓練過程中哪些參數最重要，哪些只是增加了雜訊？
所有這些問題都可以使用ELI5來回答。這個庫將使模型變得透明、可解釋和更容易理解。能得到模型、數據、訓練過程、權重分布和輸入參數等更多資訊。除此之外，可以「偵錯」模型，並獲得更多關於什麽架構會更好工作，以及當前模型存在什麽問題的見解。
ELI5支持像Scikit-Learn、Keras、XGBoost等許多庫。模型可以實作影像、文本和表格數據的分類。
結論
我們探索了五個領先的數據科學框架，如果你掌握了這些庫，你將獲得多重優勢：
1.與其他數據科學家相比，你將有更多的機會獲得工作，因為你在機器學習的各個方面都獲得了多項技能。
2.你將能夠從事全棧計畫，因為你不僅可以開發模型，還可以使用FastAPI後端部署它，並讓使用者透過Streamlit前端與之互動。
3.你不會迷失在「Jupyter筆記本地獄」中，因為全部機器學習實驗都將透過MLFlow變得可追溯和可復制，並且所有模型都將被正確版本化。
4.對於你來說，表格數據不是問題，因為你知道如何使用XGBoost訓練可延伸、快速和準確的模型。
5.大多數模型對你來說不再是「黑箱」，因為你可以透過ELI5更深入地理解它們，偵錯它們的思維過程並解釋它們的預測。
所有這些庫都將使你的生活更輕松，為你的彈藥庫添加許多有用且重要的技能。愉快編碼！
