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機械学習実験で直面する再現性の課題

機械学習の実験を繰り返していると、以下のような問題に直面することがありませんか？

• 良い結果が出たモデルのパラメータを忘れてしまう
• 過去の実験結果を比較できず、改善が進まない
• チームメンバーと実験結果を共有できない
• 同じ実験を再実行しても結果が再現できない

これらの問題は、機械学習の実践が「ある種の黒魔術」となってしまう原因でもあります。

python でmlflow使うメモ

実験結果を比較するために便利っぽいのでmlflow を使ってみた。

パラメータと実験結果の記録をある程度自動化できる。

機械学習の実践はある種の黒魔術となることが多いので再現性を担保するための努力は後々に影響する。