実験追跡

term_id: experiment_tracking

Category: engineering_practice

Definition

この実践には、トレーニング実行中にハイパーパラメータ、データセットのバージョン、モデルアーキテクチャ、およびパフォーマンス指標をログに記録することが含まれます。これにより、データサイエンティストは異なる実験設定を比較できます。

Summary

実験追跡とは、再現性を確保し比較を容易にするために、機械学習実験からのメタデータ、指標、アーティファクトを体系的に記録するプロセスです。

Key Concepts

再現性
ハイパーパラメータのログ記録
アーティファクト管理
バージョン管理

Use Cases

異なるハイパーパラメータ設定間でモデル性能を比較する
ログに記録された指標を確認してトレーニング障害をデバッグする
チームメンバーと共有実験で協力する