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深さ優先探索（DFS）アルゴリズム：グラフ探索の深淵を探求

この記事では、深さ優先探索アルゴリズムの内部構造に迫り、その仕組み、応用、およびバリエーションについて探求します

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イントロダクション機械学習（ML）の領域は急速に拡大し、さまざまなセクターで応用されています。MLflowを使用して機械学習の実験を追跡し、それらを構築するために必要なトライアルを管理することは、それらが複雑になるにつれてますます困難になります。これにより、データサイエンティストにとって多くの問題が生じる可能性があります。例えば：実験の損失または重複：実施された多くの実験を追跡することは困難であり、実験の損失や重複のリスクを高めます。結果の再現性：実験の結果を再現することは困難な場合があり、モデルのトラブルシューティングや改善が困難になります。透明性の欠如：モデルの予測を信頼するのが難しくなる場合があります。モデルの作成方法がわかりにくいためです。写真提供：CHUTTERSNAP（Unsplash）上記の課題を考慮すると、MLの実験を追跡し、再現性を向上させるためのメトリックをログに記録し、協力を促進するツールを持つことが重要です。このブログでは、コード例を含め、オープンソースのML実験追跡とモデル管理ツールであるMLflowについて探求し学びます。学習目標本記事では、MLflowを使用した機械学習の実験追跡とモデルレジストリの理解を目指します。さらに、再利用可能で再現性のある方法でMLプロジェクトを提供する方法を学びます。最後に、LLMとは何か、なぜアプリケーション開発のためにLLMを追跡する必要があるのかを学びます。 MLflowとは何ですか？ MLflowロゴ（出典：公式サイト） MLflowは、機械学習プロジェクトを簡単に扱うための機械学習実験追跡およびモデル管理ソフトウェアです。MLワークフローを簡素化するためのさまざまなツールと機能を提供します。ユーザーは結果を比較し、複製し、パラメータやメトリックをログに記録し、MLflowの実験を追跡することができます。また、モデルのパッケージ化と展開も簡単に行えます。 MLflowを使用すると、トレーニング実行中にパラメータとメトリックをログに記録することができます。 # mlflowライブラリをインポートする import mlflow # mlflowのトラッキングを開始する mlflow.start_run() mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)…

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