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MLflowを利用して機械学習チームで共有可能な実験管理をする方法 - Qiita
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はじめに こんにちは,(株)日立製作所 研究開発グループ サービスコンピューティング研究部の露木です。... はじめに こんにちは,(株)日立製作所 研究開発グループ サービスコンピューティング研究部の露木です。 機械学習モデルの開発・運用にはモデルのアルゴリズム,ハイパーパラメータや精度指標を記録し,後から再現できるように整理する「実験管理」が重要です。実験管理は従来,データサイエンティスト個々人のやり方でExcelやDB等を使って実施されてきましたが,近年はDatabricsやMicrosoftが開発に参加するオープンソースの実験管理ソフトMLflowが2018年に公開され,実用的になってきています。本記事ではサポートベクトル回帰の実験管理を例として,MLlfowの使い方をソースコードと共に示します。 特に開発者個人ではなく,開発チームや運用チームで実験結果を共有できるように,リモートにあるMLflow Trackingサーバを利用して実験結果の記録と参照をする方法を示します。 機械学習の実験