connecting the dots

多くの機械学習プロジェクトでは、精度の向上のためパラメータや特徴量を変えて試行錯誤しながら、何度も実験を繰り返す必要がある。そのため試行回数が増加するごとにモデルの管理が難しくなり、属人化するという課題がある。そこで今回はMLflow Trackingを使用したモデルの管理についてまとめる。