Отслеживание экспериментов

Концепции MLOps

Folkert Stijnman

ML Engineer

Эксперимент в машинном обучении

компоненты эксперимента в машинном обучении

В каждом эксперименте можно настроить следующие параметры:

конфигурации машинного обучения

Отслеживание экспериментов позволяет:

Инструмент	Преимущество	Недостаток
Электронная таблица	Простой и удобный способ	Требует много ручной работы
Собственная платформа	Решение, адаптированное под ваш процесс	Требует времени и усилий
Инструмент отслеживания	Создан специально для экспериментов	Требует изучения инструмента

Примеры экспериментов в машинном обучении

Сформулируйте гипотезу: «Мы ожидаем, что...»
Соберите изображения и метки
Определите эксперименты: типы моделей, гиперпараметры, наборы данных
Настройте отслеживание экспериментов
Обучите модель (или модели) машинного обучения
Протестируйте модели на отложенной тестовой выборке
Зарегистрируйте наиболее подходящую модель
Визуализируйте результаты, представьте их команде и заинтересованным сторонам, определите дальнейшие шаги

обучение и тестирование модели машинного обучения

Концепции MLOps