実験管理について考える - Re:ゼロから始めるML生活この記事はMLOps Advent Calendar 2020 - Qiita7日目の記事です。 機械学習では、データサイエンティストは実に多くの実験を行い、膨大な数の実験からより良いモデルへと繋がる着想を得ていきます。 逆に言えば、機械学習に関する開発においては非常に多くの実験が行われ、それらを効率よく・適切に管理することができなければ、優れたモデルを効率よく開発することへの妨げになってしまいかねません。 このように、機械学習に関する開発において実験管理は非常に重要な役割を果たすと私は考えています。 しかし、実験管理と一口に言っても、ノートブックのバージョン管理だったり、ハイパーパラメータの違いの記録、はたまた学習時のバリデーションスコアの記録など、細かな要素は多岐にわたります。 そして、こうした細かな「やらなければならないこと」に簡単に対応することは意外と難しく、やらなければならないが
