数据科学的展开一日千里，机器学习的人物正从数据科学的混合人物过渡到更多的工程或面向剖析的人物，首要是以下的要素促成了这种改变：

• 机器学习模型更多地被应用到出产体系中，需求数据科学家具有比曾经更深化的技术技术。
• 商业产品和用户行为的改变脚步加快，对主动化的需求也添加。
• 还有出于数据合规和监管的要求，添加了对数据的可追溯性和可解说性的猜测和决议计划的需求。

这些改变的要素也导致了数据科学家运用的东西发生了改变。使得他们更多的运用云，主动化，可解说性和可重复进程的方向去展开。

根据云的机器学习。云根底架构和Kubernetes改变了数据科学家进行机器学习的方法。从能够将预构建的解决计划用作Saas应用程序，到能够在Kubernetes上运转完好的机器学习仓库。

AutoML和编列。AutoML简化了练习模型，供给了一种主动的方法来进行数据预备，特征工程，超参数优化或模型的挑选。

可解说且可重复的ML。在曩昔几年中，呈现了一些库和东西来协助了解模型猜测及其背面的权重并赋予其含义。如whatiftools，Lime，Shap或Manifold之类的东西能够协助数据科学家来完成这一方针。

根据云的机器学习

向云和Kubernetes的搬迁是时下的干流方向，这推动了机器学习工程师对更多DevOps或数据操作功用的需求。

深度学习的快速展开推动了机器学习的前进，但深度学习需求更多的核算资源，它的运用率随作业负载改变很大，这迫使Tensorflow履行程序在Kubernetes上运转来支撑更弹性和可扩展的根底架构。

另一个要素是机器学习在出产环境中的重要性日益进步。这种改变又添加了在原型仓库和出产之间紧密结合的需求，并凭借各种云的渠道，比方AWS SageMaker、Google Cloud ML Engine。这些东西供给了如模型布置和API装备之类的功用，然后简化了流程将模型面向出产的进程。

AutoML和机器学习作业流程

具有出产型机器学习体系的重要性的进步反过来加快了从练习到布置的整个机器学习价值链对主动化的需求。主动化答应更快地迭代和改善模型。

AutoML供给了环绕模型练习进程的主动化层，能够处理其一些重复的使命。它能够处理如超参数优化，功用和模型挑选之类的使命。现在，像Tpot或AutoKeras之类的库，以及大多数云供给商的机器学习即服务都将AutoML作为其解决计划的一部分。

对主动化的需求也添加了对东西进行编列的不同部分的需求。作业流东西如，Airflow，Kubeflow，MLFlow和MetaFlow是用于协助完成这一方针的一些要害东西。他们担任将整个机器学习进程作为一条流水线来处理，协助和谐从数据收集到模型服务的端到端流程。

可解说且可重复的ML

合规和监管影响了咱们构建机器学习模型的方法。他们推动了可解说和可仿制的模型。

在可解说的方面，现已呈现了一系列东西，能够协助数据科学家从其模型中取得含义。这些东西评价不同的计划，剖析变量怎么互操作，并供给仪表板以协助解说模型猜测。whatiftools，Lime，Shap或Manifold是应对这一应战的东西。

除了供给牢靠的方法来调试模型的长处外，可仿制性是受法规影响的另一个方面。总有或许运用作业流东西创立可重复的机器学习管道，但仍呈现了一些特定的东西来简化这个进程。

DVC，Dolt，Weight and Biases(WANDB)和Dags Hub等是一些专门的东西，使构建模型，可重复的方法更简略。DVC担任模型和数据集的版别操控，而Dolt严厉限于数据集自身。WANDB和Dags Hub则专心于盯梢模型构建/练习的权重和成果。

总结

机器学习东西，现已不仅仅局限于运用一些猜测库和Jupyter笔记本。现在，进行数据科学需求把握更广泛的东西集，其间包含云，作业流东西，解说和版别操控东西。这些添加的现代化东西应有助于数据科学展开更多的工程或事务功用。