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機械学習（ML）の実験トラッキングと管理のためのトップツール（2023年）

機械学習プロジェクトを行う際に、単一のモデルトレーニング実行から良い結果を得ることは一つのことです。機械学習の試行をきちんと整理し、信頼性のある結論を導き出すための方法を持つことは別のことです。実験トラッキングはこれらの問題に対する解決策を提供します。機械学習における実験トラッキングとは、実施する各実験の関連データを保存することの実践です。実験トラッキングは、スプレッドシート、GitHub、または社内プラットフォームを使用するなど、さまざまな方法でMLチームによって実装されています。ただし、ML実験の管理とトラッキングに特化したツールを使用することが最も効率的な選択肢です。以下は、ML実験トラッキングと管理のトップツールです Weight & Biases 重みとバイアスと呼ばれる機械学習フレームワークは、モデルの管理、データセットのバージョン管理、および実験の監視に使用されます。実験トラッキングコンポーネントの主な目的は、データサイエンティストがモデルトレーニングプロセスの各ステップを記録し、モデルを可視化し、試行を比較するのを支援することです。 W&Bは、オンプレミスまたはクラウド上の両方で使用できるツールです。Weights & Biasesは、Keras、PyTorch環境、TensorFlow、Fastai、Scikit-learnなど、さまざまなフレームワークとライブラリの統合をサポートしています。 Comet Comet MLプラットフォームを使用すると、データサイエンティストはモデルのトレーニングから本番まで、実験とモデルの追跡、比較、説明、最適化を行うことができます。実験トラッキングでは、データセット、コードの変更、実験履歴、モデルを記録することができます。 Cometは、チーム、個人、学術機関、企業向けに提供され、誰もが実験を行い、作業を容易にし、結果を素早く可視化することができます。ローカルにインストールするか、ホステッドプラットフォームとして使用することができます。 Sacred + Omniboard Sacredは、オープンソースのプログラムであり、機械学習の研究者は実験を設定、配置、ログ記録、複製することができます。Sacredには優れたユーザーインターフェースがないため、Omniboardなどのダッシュボードツールとリンクすることができます（他のツールとも統合することができます）。しかし、Sacredは他のツールのスケーラビリティに欠け、チームの協力のために設計されていない（別のツールと組み合わせる場合を除く）が、単独の調査には多くの可能性があります。 MLflow MLflowと呼ばれるオープンソースのフレームワークは、機械学習のライフサイクル全体を管理するのに役立ちます。これには実験、モデルの保存、複製、使用が含まれます。Tracking、Model Registry、Projects、Modelsの4つのコンポーネントは、それぞれこれらの要素を代表しています。 MLflow TrackingコンポーネントにはAPIとUIがあり、パラメータ、コードバージョン、メトリック、出力ファイルなどの異なるログメタデータを記録し、後で結果を表示することができます。…

「Amazon SageMaker Hyperband 自動モデルチューニングを使用して、分散トレーニングの収束問題を効果的に解決する」

最近の数年間は、ディープラーニングニューラルネットワーク（DNN）の驚異的な成長が見られていますこの成長は、より正確なモデルや生成型AIによる新たな可能性の開拓（自然言語を合成する大規模な言語モデル、テキストから画像を生成するものなど）に現れていますDNNのこれらの増加した機能は、巨大なモデルを持つことと引き換えに実現されています

「DeepOntoに会ってください深層学習を用いたオントロジーエンジニアリングのためのPythonパッケージ」

ディープラーニングの方法論の進歩は、人工知能コミュニティに大きな影響を与えています。優れたイノベーションと開発により、多くのタスクが容易になっています。ディープラーニングの技術は、医療、ソーシャルメディア、エンジニアリング、金融、教育など、ほとんどの業界で広く使用されています。最も優れたディープラーニングの発明の一つは、最近人気が出ている大規模言語モデル（LLM）であり、その信じられないほどのユースケースが主な話題となっています。これらのモデルは人間を模倣し、自然言語処理やコンピュータビジョンの力を利用して、驚くべき解決策を示します。大規模言語モデルのオントロジーエンジニアリングへの応用は、以来話題となっています。オントロジーエンジニアリングは、オントロジーの作成、構築、キュレーション、評価、保守に関わる知識工学の分野です。オントロジーとは、特定の領域内の知識の形式的で正確な仕様であり、概念と属性の体系的な語彙とそれらの間の関係を提供し、人間と機械の間で意味論的な共有理解を可能にします。 OWL APIやJenaなどのよく知られたオントロジーAPIは主にJavaベースですが、PyTorchやTensorflowなどのディープラーニングフレームワークは一般的にPythonプログラミング向けに開発されています。これに対処するため、研究者のチームはDeepOntoというPythonパッケージを開発しました。このパッケージは、フレームワークとAPIのシームレスな統合を可能にする、オントロジーエンジニアリングに特化したものです。 DeepOntoパッケージは、ディープラーニングをベースとしたオントロジーエンジニアリングに包括的で一般的なPythonフレンドリーなサポートを提供し、基本的な操作（読み込み、保存、エンティティのクエリ、エンティティと公理の変更など）をサポートするオントロジー処理モジュールを基盤としています。また、オントロジーの推論や言語モデルの検証などの高度な機能も備えています。また、オントロジーアライメント、補完、オントロジーベースの言語モデルプロービングのためのツールやリソースも含まれています。チームはDeepOntoのバックエンド依存関係としてOWL APIを選択しました。これは、ROBOTやHermiTなどの傑出したプロジェクトやツールでの安定性、信頼性、広範な採用など、APIの特性によるものです。ディープラーニングの依存関係には、PyTorchが基盤として使用されています。これは、モデルのアーキテクチャをランタイムで調整できる動的な計算グラフを持つため、柔軟性と使いやすさを提供します。言語モデルのアプリケーションには、HuggingfaceのTransformersライブラリが使用され、ChatGPTなどの大規模言語モデルにおける重要な基盤であるプロンプト学習パラダイムをサポートするためにOpenPromptライブラリが使用されています。 DeepOntoの基本的なオントロジー処理モジュールは、特定のタスクを実行するためのいくつかの部分で構成されています。最初はOntologyで、DeepOntoのベースクラスであり、オントロジーの表示と変更のための基本的なメソッドを提供します。次に、オントロジーの推論があります。これは推論活動を実施するために使用されます。それに続いて、オントロジーのプルーニングがあります。これは、オントロジーを取り、意味的な種類などの特定の基準に応じてスケーラブルなサブセットを抽出します。最後に、オントロジーの言語化があります。これにより、オントロジーのアクセシビリティが向上し、オントロジーエンジニアリングのさまざまな活動をサポートするために、オントロジー要素を自然言語テキストに変換します。チームは、DeepOntoの実用的な有用性を2つのユースケースを通じて示しました。最初のユースケースでは、DeepOntoがSamsung Research UKのデジタルヘルスコーチングのフレームワーク内でのオントロジーエンジニアリングタスクをサポートするために使用されています。2番目のユースケースでは、DeepOntoがディープラーニングの技術を使用してバイオメディカルオントロジーを整列させ、完成させるために使用されています。まとめると、DeepOntoはオントロジーエンジニアリングのための強力なパッケージであり、人工知能の分野の発展において重要な存在です。DeepOntoは、論理埋め込みや新しい概念の発見と導入などの将来の実装やプロジェクトに対して、柔軟かつ拡張可能なインタフェースを提供します。

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