4、机器学习框架与AutoML：简化模型开发的利器

机器学习框架与AutoML：简化模型开发的利器

1. 机器学习框架概述

在机器学习领域，开发和训练模型通常需要深入理解数学、统计学和机器学习的底层原理。不过，现在有许多机器学习（ML）框架可以帮助我们简化这一过程。这些框架能够自动处理许多耗时的ML工作流任务，例如特征选择、算法选择、代码编写、管道开发、性能调优和模型部署等。

2. No - Code AutoML的应用场景

假设你是一家公用事业公司的业务分析师，负责开发针对高电能消耗社区的营销和推广计划。数据以逗号分隔值（CSV）文件格式存在，而你没有ML背景和编程知识，但团队领导因你对ML的兴趣而让你承担此项目。

对于不同编程水平的人，有不同的选择：
- 非编码人员：可以使用具有图形用户界面（GUI）的自动化无代码ML框架，无需编写一行代码即可构建和训练ML模型。
- 轻度编码人员：低代码ML框架允许通过编写少量代码来构建和训练ML模型。
- 经验丰富的编码人员：ML库提供了灵活性和控制权，可以对ML工作流的每个阶段进行编码。

根据项目数据和用例，你的目标是根据邮政编码、月份、年份和客户类别（住宅、商业、工业和农业）等多个变量来预测总千瓦时（kWh）。如果需要快速获得基线预测，AutoML是一个很好的选择，基于GUI的AutoML框架使用起来最为简单。

常见的AutoML解决方案有Google AutoML、Microsoft Azure AutoML和AWS SageMaker AutoML等，最佳选择取决于具体需求。以Google的Vertex AI为例，其典型的AutoML无代码工作流如下：
1. 选