「データサイエンティストのためのMakeとMakefileガイド」

Guide for Data Scientists Make and Makefile

MakeとMakefileを使用して機械学習パイプラインを最適化する方法

背景

データサイエンティストは、機械学習アルゴリズムを展開するためにプロダクションコードを書くことが求められています。そのため、モデルを堅牢かつ効果的に展開するために、ソフトウェアエンジニアリングの標準と方法に精通している必要があります。開発者コミュニティで非常によく知られているツールの1つが「make」です。この記事では、「make」を使用して効率的な機械学習パイプラインを構築する方法を紹介します。

makeとは何ですか？

makeは、MacOSやLinuxなどのUNIX風のオペレーティングシステムに存在する、lsやcdなどと同様のターミナルコマンド/実行可能ファイルです。

makeの使用目的は、ワークフローを論理的なグループに分割し、シェルコマンドを簡略化することです。

これは開発者に広く使用されており、機械学習パイプラインを簡素化し、堅牢なプロダクション展開を可能にするため、データサイエンティストにも採用されています。

• HashGNN Neo4j GDSの新しいノード埋め込みアルゴリズムに深く入り込む
• 「VIFを超えて バイアス軽減と予測精度のための多重共線性分析」
• 「雨は雨を予測するのか？米国の気象データと今日と明日の雨の相関関係」

データサイエンスにおいてなぜmakeを使用するのですか？

データサイエンティストがmakeを利用すべき理由は次の通りです：

• 機械学習環境のセットアップを自動化する
• エンドツーエンドのパイプラインドキュメンテーションを明確化する
• 異なるパラメータでモデルをテストしやすくする
• プロジェクトの構造と実行が明確

Makefileとは何ですか？

Makefileは、基本的にはmakeコマンドが読み込んで実行するものです。以下の3つのコンポーネントがあります：

• Targets（ターゲット）：ビルドしようとしているファイル、またはコマンドを実行するPHONYターゲットがある場合に使用します。
• Dependencies（依存関係）：このターゲットを実行する前に実行する必要のあるソースファイルです。
• Command（コマンド）：ターゲットを生成するための手順のリストです。

基本例

この理論を具体的にするために、非常に簡単な例を実行してみましょう。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!