Cómo realizar un seguimiento y visualizar experimentos de aprendizaje automático utilizando MLflow

Seguimiento y visualización de experimentos de aprendizaje automático con MLflow.

MLflow – una plataforma de código abierto para gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático.

Introducción

En el aprendizaje automático no hay almuerzo gratis. No sabemos qué preprocesamiento de datos o qué algoritmo de aprendizaje automático es el mejor para el problema específico. No hay un algoritmo único que funcione mejor. Por eso, experimentar es el método típico para obtener el resultado adecuado. Para realizar experimentos de aprendizaje automático efectivos, necesitamos rastrear, recordar y visualizar cada una de las ejecuciones experimentales.

Tabla de contenido

Qué – ¿qué es el seguimiento de experimentos?

Por qué – ¿por qué es importante el seguimiento de experimentos?

Cómo – ¿cómo hacerlo?

• Gratis de Google Ruta de Aprendizaje de IA Generativa
• ¿En qué te has alimentado? Este modelo de IA puede extraer datos de entrenamiento de modelos de difusión
• Inteligencia Artificial Explicativa (IAE)

Demo práctica de seguimiento experimental utilizando MLFlow

¿Qué es el seguimiento de experimentos de aprendizaje automático?

El seguimiento de experimentos es el proceso de realizar un seguimiento de toda la información relevante de un experimento de aprendizaje automático, como:

• Código fuente
• Entorno
• Datos
• Modelo
• Resultado intermedio
• Hiperparámetros
• Métricas
• y más.

Aquí hay algunos términos que deben recordarse:

• Experimento de aprendizaje automático: el proceso iterativo de construir un modelo de aprendizaje automático
• Ejecución del experimento: Un intento en un experimento de aprendizaje automático.
• Artículo de ejecución: Cualquier archivo de datos que esté asociado con la ejecución de aprendizaje automático
• Metadatos del experimento: Toda la información relacionada con los experimentos

Por qué – ¿por qué es importante el seguimiento de experimentos?

El seguimiento experimental es crucial por varias razones, como:

• Reproducibilidad: al registrar todas las configuraciones relevantes de los experimentos, incluyendo la versión de los datos, el modelo, los hiperparámetros, la semilla aleatoria, etc., podemos recrear el mismo entorno y volver a ejecutar el experimento si es necesario. Esto asegura que los resultados puedan ser reproducidos y verificados por otros.
• Colaboración: nos permite organizar…

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