실험 추적

term_id: experiment_tracking

Category: engineering_practice

Definition

이 관행은 훈련 실행 중 하이퍼파라미터, 데이터셋 버전, 모델 아키텍처 및 성능 지표를 로깅하는 것을 포함합니다. 이를 통해 데이터 과학자들은 서로 다른 실험 구성을 비교하고, 가장 우수한 모델을 선별하며, 실험 결과를 재현할 수 있습니다.

Summary

재현성을 보장하고 비교를 용이하게 하기 위해 머신러닝 실험에서 메타데이터, 지표 및 아티팩트를 체계적으로 기록하는 과정.

Key Concepts

재현성
하이퍼파라미터 로깅
아티팩트 관리
버전 관리

Use Cases

서로 다른 하이퍼파라미터 설정 간 모델 성능 비교
로깅된 지표를 검토하여 훈련 실패 원인 디버깅
공유 실험을 통해 팀원들과 협업