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코딩일기

[머신러닝 파이프라인] 실험관리(feat. Weights and Biases)

안녕하십니까 다제입니다. 오늘은 머신러닝 파이프라인을 쉽고 유용하게 관리할 수 있는 툴을 소개하고자 합니다. 해당 내용은 inflearn에서 수업을 듣고 제가 직접 정리한 내용입니다. Tensorflow의 Tensorboard와 비슷한데, 이 도구는 Framework indepedent한 성격을 지니고 있어 Tensorflow, pytorch 등에서도 자유롭게 사용할 수 있습니다. 1. 실험관리 개요 -. 실험관리를 통해 실험내역을 체계적으로 관리하고자 합니다. -. 머신러닝은 열심히하고 시간을 투자한다고 해서 성공하지 않습니다. 실패를 했다면 그 실패 결과를 가지고도 결과보고서를 만들고 성과로 입증하는 과정이 필요합니다. 이에 실험관리는 필수입니다. 2. Weights and Biases 소개 -. W..
Code/머신러닝(ML) 2021. 12. 7. 13:53
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