MLflowの使い方 - 機械学習初心者にもできる実験記録の管理 - - DATAFLUCT Tech Blog
こんにちは！nakamura（@naka957）です。今回はMLflowをご紹介します。 読者の皆さんは、機械学習モデルのハイパーパラメータ調整を手作業で管理し、苦労した経験がないでしょうか。実験記録の管理は大事な一方で、なかなか大変です。 今回紹介するMLflowは、実験記録を簡単に管理できる便利なPythonライブラリです。MLflowは実験管理だけでなく、機械学習プロジェクト全体を管理する様々な機能を提供する非常に人気なライブラリです。一方で、多機能な反面で初心者が最初に導入するにはハードルが高い側面があるのも事実です。 本記事では、MLflowの実験管理の機能に絞り、簡単な例で使い方をご説明します。そのため、初めて使用する方も安心してご覧ください。 では、早速始めていきます。 実験記録の重要性 MLflowとは MLflowのインストール データセット準備 機械学習モデルの用意 M
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
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