Experiment-Tracking
term_id: experiment_tracking
Category: engineering_practice
Definition
Diese Praxis umfasst das Protokollieren von Hyperparametern, Datenversionen, Modellarchitekturen und Leistungsmetriken während der Trainingsläufe. Sie ermöglicht es Data Scientists, verschiedene experimentelle Konfigurationen zu vergleichen.
Summary
Experiment-Tracking ist der systematische Prozess der Erfassung von Metadaten, Metriken und Artefakten aus Machine-Learning-Experimenten, um Reproduzierbarkeit zu gewährleisten und Vergleiche zu erleichtern.
Key Concepts
- Reproduzierbarkeit
- Protokollierung von Hyperparametern
- Artefaktmanagement
- Versionskontrolle
Use Cases
- Vergleich der Modellleistung bei verschiedenen Hyperparametereinstellungen
- Fehlerbehebung bei Trainingsausfällen durch Überprüfung protokollierter Metriken
- Zusammenarbeit mit Teammitgliedern an gemeinsamen Experimenten