Experiment tracking in ml
Waarom experiment tracking?
Machine learning is een iteratief proces: data scientists voeren honderden experimenten uit met verschillende features, hyperparameters en architecturen. Zonder experiment tracking is het onmogelijk om bij te houden wat werkt en wat niet. Experiment tracking-systemen loggen automatisch of handmatig parameters (learning rate, batch size), metrieken (accuracy, loss), artefacten (modellen, plots) en metadata (git commit, dataversie). Hierdoor kunnen resultaten worden vergeleken, trends worden geanalyseerd en succesvolle experimenten worden gereproduceerd. MLflow en Weights & Biases zijn de meest gebruikte tools [citation:4].
Integratie met versiebeheer
Effectieve experiment tracking integreert met versiebeheer. Elke run moet worden gekoppeld aan een git commit en een dataversie. Zonder deze koppeling is het onmogelijk om te weten welke code en data zijn gebruikt. Moderne tracking-tools bieden automatische logging van git-informatie en ondersteunen het loggen van dataversies. Dit maakt reproduceerbaarheid mogelijk: een succesvol experiment kan opnieuw worden uitgevoerd met dezelfde input. Experiment tracking is ook belangrijk voor samenwerking: teamleden kunnen elkaars resultaten zien en voortbouwen op eerdere bevindingen [citation:5].