Amazon.co.jp: 図解即戦力 ビッグデータ分析のシステムと開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書: 渡部徹太郎: Digital Ebook Purchas
ハイパラ管理のすすめ -ハイパーパラメータをHydra+MLflowで管理しよう- - やむやむもやむなし
機械学習をやっている人なら誰もが遭遇したであろうこの光景 (※写真はPyTorchのLanguage ModelのExampleより) Pythonのargparseでシェルから引数を受け取りPythonスクリプト内でパラメータに設定するパターンは、記述が長くなりがちな上、どのパラメータがmodel/preprocess/optimizerのものなのか区別がつきにくく見通しが悪いといった課題があります。 私は実験用のパラメータ類は全てYAMLに記述して管理しています。 YAMLで記述することでパラメータを階層立てて構造的に記述することができ、パラメータの見通しがぐっとよくなります。 preprocess: min_df: 3 max_df: 1 replace_pattern: \d+ model: hidden_size: 256 dropout: 0.1 optimizer: algo
The data scientist creativity paradox · The world as a stage
Take a standard 52 deck of cards and draw two cards. Can you find something in common about these two cards? Can you conclude from this observation that someone sorted the deck in a special way? You may not be certain. Let’s pick two more pairs of cards. Now that you have three data points, what is your conclusion: Someone arranged this deck in a special way or not? That’s what most data scientist
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