機械学習プロジェクトのデータバージョン管理ツール『DVC』の「Get Started」のサブノート - Qiita
(上図は公式サイトのもの。) はじめに 機械学習(ML)を扱う研究ないし製品開発プロジェクトにおいては、データサイエンティストやMLエンジニアがMLモデルの試作を繰り返すことでモデルの性能を改善しようと努力します。その試行錯誤の過程で発生する問題として、データ(前処理済みデータセットやモデルなど)や精度の管理が煩雑になりがちになります。そのようなプロジェクト内のリソースを適切に管理していないと、意図せずプロジェクトのデータを改変してしまった時に、ある精度はどのようなパラメータでどのようなモデルをどのようなコードで学習した結果なのかわからなくなってしまいます。学習や評価の過程を再現できなければ、数字の客観性に乏しくなってしまいます。したがって、データのバージョンを適切に管理して、成果物のトレーサビリティを担保することが大切になります。 データのバージョン管理ツールとしてまず思い浮かぶのはGi
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[Proposal] MLflow Pipelines (previously named as MLX) · Issue #5456 · mlflow/mlflow