MLflowを使用して機械学習の実験を追跡し、可視化する方法

MLflowを使って機械学習の実験を追跡・可視化する方法

MLflow — 機械学習ライフサイクルを管理するためのオープンソースプラットフォーム。

イントロダクション

機械学習では、無料の昼食はありません。特定の問題に対して最適なデータ前処理や機械学習アルゴリズムがわかりません。一つだけのベストなアルゴリズムは存在しません。そのため、適切な結果を得るためには実験が典型的な手法です。効果的な機械学習実験を行うためには、各実験の実行を追跡、記録、可視化する必要があります。

目次

何 — 実験の追跡とは何ですか？

なぜ — 実験の追跡は重要ですか？

どのように — 実施する方法は？

• Googleの提供する無料のジェネレーティブAI学習パス
• ドリームブースと出会う：主体駆動型テキストから画像生成のためのAI技術
• 説明可能AI（XAI）

MLFlowを使用した実験の追跡の実践デモ

ML実験の追跡とは何ですか？

実験の追跡とは、ML実験から関連する情報をすべて追跡するプロセスです。以下に示すものなどが含まれます：

• ソースコード
• 環境
• データ
• モデル
• 中間結果
• ハイパーパラメータ
• メトリクス
• など

覚えておく必要のあるいくつかの用語があります：

• ML実験：MLモデルを構築する反復プロセス
• 実験ラン：ML実験の1回の試行
• ランアーティファクト：ML実行に関連する任意のファイルデータ
• 実験のメタデータ：実験に関連するすべての情報

なぜ — 実験の追跡は重要ですか？

実験の追跡はいくつかの理由から重要です：

• 再現性：データ、モデル、ハイパーパラメータ、ランダムシードなどのすべての関連する実験の設定を記録することで、必要に応じて同じ環境を再現し、実験を再実行できます。これにより、結果を他の人が再現して検証できます。
• 協力：組織化することができます…

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