Definition
Esta práctica implica registrar hiperparámetros, versiones de conjuntos de datos, arquitecturas de modelos y métricas de rendimiento durante las ejecuciones de entrenamiento. Permite a los científicos de datos comparar diferentes configuraciones experimentales.
Summary
El seguimiento de experimentos es el proceso sistemático de registrar metadatos, métricas y artefactos de los experimentos de aprendizaje automático para garantizar la reproducibilidad y facilitar la comparación.
Key Concepts
- Reproducibilidad
- Registro de Hiperparámetros
- Gestión de Artefactos
- Control de Versiones
Use Cases
- Comparar el rendimiento del modelo en diferentes configuraciones de hiperparámetros
- Depurar fallos de entrenamiento revisando las métricas registradas
- Colaborar con miembros del equipo en experimentos compartidos