Suivi des expériences

Concepts MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

L'expérience de machine learning

machine learning experiment ingredients

Pourquoi le suivi des expériences est-il important ?

Dans chaque expérience, les paramètres suivants peuvent être configurés :

machine learning configurations

Utilisation du suivi des expériences dans le cycle de vie du ML

Le suivi des expériences peut contribuer à :

Comparer les résultats
Reproduire les expériences précédentes
Collaborer avec les développeurs et les parties prenantes
Faire des rapports sur les résultats aux parties prenantes

Comment suivre les expériences ?

Outil	Pour	Contre
Tableur	Simple et convivial	Nécessite un travail manuel considérable
Plateforme exclusive	Solution personnalisée adaptée à notre processus	Nécessite du temps et des efforts
Outil de suivi des expériences	Spécialement conçu pour les expériences	Nécessite une familiarisation avec l'outil

Une expérience de machine learning

Machine learning experiment examples

Le processus expérimental

Formuler une hypothèse : « Nous espérons que… »
Rassembler les images et les étiquettes
Définir les expériences (types de modèles, hyperparamètres, ensembles)
Configurer le suivi des expériences
Entraîner le ou les modèles de ML
Tester les modèles sur un ensemble de test
Enregistrer le modèle le plus approprié
Visualiser et rendre compte à l'équipe, puis déterminer la suite

machine learning model training and testing

Passons à la pratique !

Concepts MLOps

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