MLflow 1.0.0 リリース！機械学習ライフサイクルを始めよう！ - Qiita
以前 Qiita で MLflow(ver0.4) に関する記事を書いたのですが、 最近(2019年5月22日)MLflow 1.0(候補版)がリリースされたらしいので再びまとめてみました。 本記事では MLflow の概要に加え MLflow1.0 + PyTorch を使ったコードを扱います。 MLflow 1.0 Released! | MLflow Release MLflow 1.0.0 · mlflow/mlflow | github 0. 対象 機械学習アルゴリズム周りに関わっている人 頻繁に実験を回す人 機械学習を使ったちょっと長い期間のプロジェクトに所属してる人 パラメータとか諸々の管理に疲れてきた人 これから長期PoC案件にとりかかる人 混沌とした機械学習周りのなにかを引き継いでしまって悲しくなった人 1. MLflow とは ※ 図は公式サイトより引用 An open
機械学習の説明可能性（解釈性）という迷宮 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。 機械学習の説明可能性（解釈性）、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので、特に実ビジネス上は説明可能性に長けたモデルを開発するより、納得できないお客さんを巧みに関係性構築した上で口八丁で完璧に説得できる凄腕営業ピープルを雇う方が重要— TJO (@TJO_datasci) 2019年11月23日 これ自体は与太話なので実際どうでも良い*1のですが、最近色々な研究や技術開発の進展はたまた実務家による考察などを見ていて、「機械学習の説明可能性（解釈性）というのは思った以上に複雑な迷宮だ」と感じることがままあったのでした。 ということで、今回の記事では僕のサーベイの範囲でザッと見て目についた資料などを超絶大雑把にリストアップした上で、主に実務における説明可能性とは何かとい
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