机器学习工作流中用于数据处理的工具是什么？

数据处理工具通过清理、转换和结构化原始数据，为机器学习做准备。这些工具对于生成高质量的训练数据集至关重要，这是影响机器学习模型准确性和性能的基础步骤。它们能够在机器学习管道中高效处理大量和多样的数据类型。 基本工具包括用于编排数据管道的ETL/ELT平台（Apache Airflow、Luigi）；用于转换和特征工程的库/框架（处理小型数据的pandas、用于分布式大规模处理的PySpark、TensorFlow Data Validation、Scikit-learn预处理）；以及用于存储和复杂查询的专用数据库/数据仓库（SQL、BigQuery、Snowflake）。特征存储管理经过整理的特征，以确保可重现性。它们通常与机器学习框架紧密集成。 这些工具自动化重复的数据准备任务，大幅减少所花费的时间——通常占机器学习项目的60-80%。它们提高数据质量、一致性和可扩展性，直接支持模型的迭代开发和部署。这有助于在整个机器学习生命周期中实现更快的实验、更可靠的模型和高效的资源利用。