MLflow のステップを並べ替える

ML ライフサイクルのモデリングと評価の段階で成功するには、作業スペースを整理し、複数の実験の履歴を記録して、実行間で比較可能性と再現性を確保することが重要です。MLflow は、実験を堅牢に管理するための便利で包括的なプラットフォームを提供します。動画では、実行を作成・開始し、ログを記録し、取得するまでに使うさまざまなステップとコマンドを学びました。この演習では、実験管理で一般的に使われる MLflow のコマンドを正しい順序に並べます。