Rastreamento de experimentos

Conceitos de MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

O experimento de machine learning

ingredientes do experimento de machine learning

Conceitos de MLOps

Por que rastrear experimentos é importante?

Em cada experimento, você pode configurar:

configurações de machine learning

Conceitos de MLOps

Usando rastreamento no ciclo de vida de ML

Rastrear experimentos ajuda a:

  • Comparar resultados
  • Reproduzir experimentos passados
  • Colaborar com devs e partes interessadas
  • Reportar resultados às partes interessadas
Conceitos de MLOps

Como rastrear experimentos?

Ferramenta Prós Contras
Planilha Simples, fácil de usar Exige muito trabalho manual
Plataforma proprietária Solução sob medida para nosso processo Exige tempo e esforço
Ferramenta de tracking Feita especificamente para experimentos Requer aprender a usar a ferramenta

 

Conceitos de MLOps

Um experimento de machine learning

Exemplos de experimento de machine learning

Conceitos de MLOps

O processo do experimento

  1. Formule uma hipótese: "Esperamos que..."
  2. Reúna imagens e rótulos
  3. Defina experimentos (tipos de modelos, hiperparâmetros, dados)
  4. Configure o rastreamento de experimentos
  5. Treine o(s) modelo(s) de ML
  6. Teste em um conjunto de teste segregado
  7. Registre o modelo mais adequado
  8. Visualize, reporte à equipe e às partes interessadas e defina os próximos passos

treinamento e teste de modelo de machine learning

Conceitos de MLOps

Vamos praticar!

Conceitos de MLOps

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