機械学習個人レベルのワークフロー改善 - Qiita

はじめに この記事は機械学習の実践についての話題ですが、事業レベルでサービスを開発するような華々しさや高度な技術の紹介とは対極的な内容です。 個々のエンジニアの仕事は、やがては大きな成果に集約される源泉です。この個人レベルのスループットを上げて、本質的価値創造により力を注げるようにして、やがて有望な種を生み出す手数を増やしたい…。その個人レベルの環境づくりで、特に繰り返し試作するときの実践で「効いているかな」と思うプラクティスについて、この記事でまとめてみたいと思います。 具体的には下記の内容になります。 DRY原則のソフトウェア・エンジニアリング。 繰り返し現れる常套句=クリシェを再利用できる形に。 Pythonパッケージの形で継続的成長を。 この記事で紹介しているリポジトリはこちらです。 github/daisukelab/dl-cliche きっかけ 機械学習に限らずエンジニアの日常

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“DRY原則”