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？
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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