MLコードを保守しやすくするためのソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティス

MLコードの保守性向上のためのベストプラクティス

データサイエンティストのための高度なコーディングのヒント

従来のソフトウェアエンジニアリングプロジェクトとは異なり、MLのコードベースは複雑で進化し続ける性質により、コード品質が遅れる傾向があり、技術的負債が増え、コラボレーションが困難になります。保守性を優先することは、時間の経過に伴って適応し、スケールし、価値を提供する堅牢なMLソリューションを作成するために重要です。

近年、機械学習は医療から金融など、様々な産業を変革してきました。より多くの組織が新たな可能性と洞察を見つけるためにMLの波に乗るにつれて、保守性のある頑健なMLコードの記述の重要性が増しています。使いやすく、時間の経過に耐えるMLコードを作り上げることで、チームはより良いコラボレーションを実現し、モデルやプロジェクトが成長し適応する過程で成功を保証することができます。以下のセクションでは、MLのコードベースから一般的な例を示し、それらを適切に処理する方法を説明します。

モノリスを作成しないでください

このヒントはおそらくあなたには関係ないかもしれませんが、今まで知らなかった一人の人のために書かれています！

モノリススクリプト、つまりプロジェクト全体のための単一のスクリプトは、実験的なコードを本番で再利用すると発生する場合があります。コピーして貼り付けて完了！プロジェクトに単一のスクリプトを作成するのは常に悪い考えです。読むのが難しく（作成者にとっても）、デバッグが困難で非効率です。新しい機能を簡単に追加またはコードを変更することができません。なぜなら、全体を実行する必要があるからです。モノリスは「完全な単位」であるため、unittestを追加することも不可能です。

• グラフが与えられたときの関数の微分可能性
• 「学生として、私がChatGPTを使って生産性を10倍にする方法」
• 「AIは本当に面接に合格するのを助けてくれるのでしょうか？」

単一のスクリプトの別の問題は再利用性です。コードを他のプロジェクトで再利用することができません。それほど読みにくいからです。

モノリスを書く唯一の理由は、自分の仕事を引き継ぐ同僚が好きではない場合です。この人をイライラさせたい場合、簡単な方法です。

代わりに何をすればいいですか？モジュールとクラスを書いてください。特定の目的を持つ異なるコードファイルを作成します。各ファイルには関数またはクラスとメソッドが含まれるべきです。これにより、コードは読みやすくなり、デバッグ、再利用、テストが容易になります。次の…

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