2024 年每位初学者都应掌握的 7 款免费机器学习工具

2024 年每位初学者都应掌握的 7 款免费机器学习工具
图片作者 | Canva 创建

作为机器学习的初学者，您不仅应该了解算法，还应该了解有助于高效构建、跟踪和部署模型的更广泛的工具生态系统。

请记住，机器学习生命周期包括从模型开发到版本控制和部署的一切。在本指南中，我们将介绍一些每个有抱负的机器学习从业者都应该熟悉的工具——库和框架。

这些工具将帮助您管理数据、跟踪实验、解释模型并在生产环境中部署解决方案，从而确保从头到尾的顺畅工作流程。让我们一起来看看它们。

1. Scikit-learn

用途：机器学习开发

重要性：Scikit-learn 是 Python 中最流行的机器学习库。它提供了简单而有效的工具，用于数据预处理、模型训练、评估和模型选择。它拥有现成的监督和无监督算法实现，使其成为初学者和专家们的首选库。

主要特点

• 机器学习算法的易用界面
• 对数据预处理和创建流水线有广泛的支持
• 内置支持交叉验证、超参数调整和评估

因此，Scikit-learn 是熟悉核心算法和机器学习工作流程的绝佳起点。要开始学习，请观看Scikit-learn 速成班 – Python 机器学习库。

2. Great Expectations

用途：数据验证和质量评估

重要性：机器学习模型依赖于高质量的数据。Great Expectations 通过允许您为数据的结构、质量和值设置预期来自动化数据验证过程。这确保您能及早发现流水线中的数据问题，防止低质量数据对模型性能产生负面影响。

主要特点

• 自动生成和验证数据集的预期
• 与流行的数据存储和工作流程工具集成
• 用于识别和解决数据质量问题的详细报告

在项目早期使用 Great Expectations，您可以更专注于建模，同时降低与数据相关问题的风险。要了解更多信息，请观看Great Expectations 数据质量测试。

3. MLflow

用途：实验跟踪和模型管理

重要性：实验跟踪对于管理机器学习项目至关重要。MLflow 有助于跟踪实验、管理模型和简化机器学习工作流程。使用 MLflow，您可以记录参数和指标，从而更容易地重现和比较结果。

主要特点

• 实验跟踪和记录
• 模型版本和生命周期管理
• 与许多流行的机器学习库（如 scikit-learn）轻松集成

因此，MLflow 等工具对于在模型开发的迭代过程中跟踪实验非常重要。观看MLflow 入门指南是一个学习更多知识的有用资源。

4. DVC (Data Version Control)

用途：数据和模型版本控制

重要性：DVC 就像是数据科学和机器学习项目的版本控制系统。它不仅有助于跟踪代码，还包括数据集、模型权重和其他大型文件。这使得您的实验可重现，并确保数据和模型版本在团队之间得到有效处理。

主要特点

• 数据和模型的版本控制
• 大型文件和流水线的有效管理
• 易于与 Git 集成。

使用 DVC 可以像跟踪代码一样跟踪数据集和模型，提供完全的透明度和可重现性。要熟悉 DVC，请查看数据和模型版本控制教程。

5. SHAP (SHapley Additive exPlanations)

用途：模型可解释性

重要性：了解机器学习模型如何做出决策通常很有帮助。随着机器学习模型的日益复杂，以透明且可解释的方式解释模型预测变得越来越重要。SHAP 通过使用 Shapley 值量化每个特征对模型输出的贡献，从而帮助实现模型可解释性。

主要特点

• 基于 Shapley 值的特征重要性
• 提供有用的可视化，如摘要图和依赖图
• 可与许多流行的机器学习模型协同工作

SHAP 是一个简单而有效的工具，用于理解复杂模型和每个特征的重要性，从而使初学者和专家都能轻松地解释结果。请查看 Kaggle 上的这个SHAP 值教程。之后，您还可以探索其他可解释性模型。

6. FastAPI

用途：API 开发和模型部署

重要性：一旦您有了训练好的模型，FastAPI 就是通过 API 提供它的绝佳工具。FastAPI 是一个现代 Web 框架，可让您以最少的代码构建快速、生产就绪的 API。它非常适合部署机器学习模型，并通过 RESTful 端点使其可供用户或其他系统访问。

主要特点

• 简单快速的 API 开发
• 用于高性能 API 的异步功能
• 内置支持模型推理端点

因此，当您需要为机器学习模型创建可扩展、生产就绪的 API 时，FastAPI 是一个有用的工具。请按照FastAPI 教程：在几分钟内使用 Python 构建 API开始构建 API。

7. Docker

用途：容器化和部署

重要性：Docker 通过将应用程序及其依赖项打包到容器中来简化部署过程。对于机器学习，Docker 确保您的模型能在不同环境中一致运行，从而更轻松地扩展和部署您的解决方案。

主要特点

• 确保跨不同环境的可重现性
• 用于部署 ML 模型的高性能容器
• 易于与 CI/CD 流水线和云平台集成

因此，当您准备好将机器学习模型投入生产时，Docker 是必备工具。它通过容器化您的代码、依赖项和环境来确保一致的性能，使部署过程顺畅可靠。观看这个Docker 初学者教程开始您的 Docker 之旅。

结论

学习使用这些工具将帮助您在机器学习的进程中不断进步。我们讨论了一系列工具：从使用 scikit-learn 构建 ML 模型，到使用 Great Expectations 确保数据质量，再到使用 MLflow 和 DVC 管理实验。

Docker 和 FastAPI 可实现现实环境中顺畅的部署。有了这些工具，您将拥有一个完整的工具包，用于构建健壮、可重现的模型。

祝您机器学习愉快！