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(追記 (2021/12/30): ここで述べた方法を実践するための Python パッケージ luigiflow を公開しました。) (この記事は私が書いた英語版の記事 Toward the minimalism of machine learning experiment workflows を私自身が翻訳したものです。 元記事の作成にあたり友人の Sajjadur Rahman と Sara Evensen にフィードバックをいただいたことを感謝します。) 本記事は、ストックマーク Advent Calendar 2021 の 15 日目の記事です。 機械学習分野の研究者やエンジニアの多くにとって実験は業務の大きなコストを占めます。 そのため実験環境の構築が業務のパフォーマンスに直結することは言うまでもありません。 それと関連して近年 MLOps への注目が非常に高まっていますが、
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