工具
用于机器学习的实验跟踪工具
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Published: Nov 20, 2019
Last Updated: May 19, 2020
May 2020
试验
Nov 2019
试验
机器学习的日常工作通常可以归结为一系列的实验,包括选择建模方法,网络拓扑,训练数据集以及对模型的各种优化或调整。由于其中许多模型仍然难以解析或解释,因此数据科学家必须使用经验和直觉来假设一些改变,然后测量这些变化对模型整体性能的影响。随着这些模型在业务系统中使用得越来越普遍,出现了几种不同的“用于机器学习的实验跟踪工具”,以帮助研究人员有条理地进行实验,并跟踪这些实验结果。尽管该领域还没有明确的赢家出现,但是诸如MLflow和Weights&Biases之类的工具,Comet和Neptune之类的平台,已经在整个机器学习工作流程中引入了严谨性和可重复性。除此之外,它们还促进了相互协作,将数据科学从一项单独的工作转变为一项团队协作的运动。