AIコンピューティングパワー・KAEL編集部
機械学習の実験を再現可能にする
研究の結果はスコアだけでなく、他の人が再実行できるステップも得られます。再現性があるため、モデルの比較の信頼性が高まり、人員の引き継ぎコストが削減されます。
完全なコンテキストを文書化する
コードのバージョン、依存関係、ランダム シード、パラメータ、データ範囲を保存します。最終モデル ファイルだけを保存すると、前回の実験と異なる動作をした理由を説明できないことがよくあります。
統一された比較条件
同じデータ分割と評価プロセスを使用してシナリオを比較します。特徴、モデル、評価指標が同時に変更された場合、たとえスコアが向上したとしても、その向上がどこから来たのかを知ることは困難です。
業績の変動を説明する
ランダム性が存在するプロセスを複数回実行し、最良の結果だけではなく、さまざまな結果を報告します。パフォーマンスが安定しているかどうかに注意を払うことは、多くの場合、単一のピークを追うよりもその後のエンジニアリング上の決定に役立ちます。
