Urmărirea experimentelor

Concepte MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Experimentul de machine learning

ingredientele experimentului de machine learning

Concepte MLOps

De ce este importantă urmărirea experimentelor?

În fiecare experiment, următorii factori pot fi configurați:

configurații de machine learning

Concepte MLOps

Urmărirea experimentelor în ciclul de viață ML

Urmărirea experimentelor ajută la:

  • Compararea rezultatelor
  • Reproducerea experimentelor anterioare
  • Colaborarea cu dezvoltatorii și părțile interesate
  • Raportarea rezultatelor părților interesate
Concepte MLOps

Cum se urmăresc experimentele?

Instrument Avantaj Dezavantaj
Foaie de calcul Simplu, ușor de utilizat Necesită mult lucru manual
Platformă proprietară Soluție personalizată pentru procesul nostru Necesită timp și efort
Instrument de urmărire Conceput special pentru experimente Necesită familiarizare cu instrumentul

 

Concepte MLOps

Un experiment de machine learning

Exemple de experimente de machine learning

Concepte MLOps

Procesul de experimentare

  1. Formulați o ipoteză: „Ne așteptăm că..."
  2. Colectați imagini și etichete
  3. Definiți experimentele: tipuri de modele, hiperparametri, seturi de date
  4. Configurați urmărirea experimentelor
  5. Antrenați modelul (modelele) de machine learning
  6. Testați modelele pe un set de testare rezervat
  7. Înregistrați modelul cel mai potrivit
  8. Vizualizați și raportați echipei și părților interesate; stabiliți pașii următori

antrenarea și testarea modelului de machine learning

Concepte MLOps

Să exersăm!

Concepte MLOps

Preparing Video For Download...