効果的なMLドキュメントの書き方

本番環境向けのMachine Learningモデル開発

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

優れたMLドキュメントの構成要素

  • データソース
  • データスキーマ
  • ラベリング方法
  • モデルの実験と選定
  • 学習環境
  • モデルの擬似コード
本番環境向けのMachine Learningモデル開発

データソースの記録

データ品質を評価するためのプロセスを確立できます。

その他の利点:

  • データの入手先を追跡。
  • データ品質を評価・改善。

ソース

本番環境向けのMachine Learningモデル開発

データスキーマ

データの構造を示す設計。

リレーショナルデータベースのスキーマ例:

データベースキー データ型 尺度水準
Person.name string nominal
Person.survey_score integer ordinal

スキーマ

本番環境向けのMachine Learningモデル開発

ラベリング方法（分類）

目的変数のラベリング方法を記録すると、次が向上します:

  1. 学習パイプラインの再現性。

  2. ラベル品質によるモデルの信頼性。

  3. ラベル改善によるモデル性能。

選択

ラベリング方法は時間とともに変化します。

本番環境向けのMachine Learningモデル開発

モデルの擬似コード

機械学習モデル構築の各手順を図示。

一般的に含むもの:

  • 特徴量エンジニアリングの手順。
  • アンサンブルパイプラインの構成要素。
  • モデルの入力・出力例。
本番環境向けのMachine Learningモデル開発

モデルの実験と選定

実験と最良モデルの選定を記録する際は、次を含めます:

  • モデル開発プロセス。
  • 検討したモデル。
  • 使用した指標。
  • 各モデルで試したハイパーパラメータの組合せ。

選択

本番環境向けのMachine Learningモデル開発

学習環境

学習環境を記録する際は、次を含めます:

  • 使用パッケージとバージョン（例: scikit-learn==1.1.3）。
  • 非決定的学習に用いた乱数シード（例: 次元削減アルゴリズム）。

理由

  • MLモデル結果の再現性を確保。
  • 学習と本番デプロイの一貫性を担保。
本番環境向けのMachine Learningモデル開発

Ayo berlatih!

本番環境向けのMachine Learningモデル開発

Preparing Video For Download...