実験管理の有用性 #

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実験管理とは #

実験管理とは、実験の詳細な内容や予測結果などを記録し、それらの結果を評価、比較、最適化するために整理して管理することです。

特にAIモデルを用いた実験は、学習データやハイパーパラメータ、モデルなどの様々な実験が考えられ、その実験ごとに結果が異なります。

実験管理を適切に行うことで、AIモデルの種類、ハイパーパラメータの値、評価結果などの詳細な情報をチーム内で共有、比較することができ、より的確かつ迅速な意思決定につなげることができます。

実験管理を行う具体的なメリットは以下のようなものが挙げられます。

実験の追跡と管理
AIモデルのハイパーパラメータやデータの分割方法などの詳細な情報や実験の結果を整理することで、後で再現性を確保し、またモデルやパラメータの最適性を比較し評価できます。
モデルやハイパーパラメータの調整
異なるモデルや異なるハイパーパラメータを持つAIモデルの実験結果の比較ができます。
チーム内の共有
実験管理を確認することで、チーム内のメンバーが行った実験の詳細や結果を迅速に把握できます。