何を記録しておくべきでしょうか？

前のレッスンでは、データ処理、アルゴリズム、評価、一般的なパラメータなど、MLパイプラインの構築に関わる多くの選択肢と可能性について学びました。この演習では、ML実験を実行する際に記録しておくべき重要な項目を選ぶことで、学んだことを実践します。

この演習の目的は、MLパイプラインを構築・実行する際に、重要な選択肢を適切に選び、追跡することの大切さを理解することです。これらの項目を特定して追跡することで、異なるパイプラインを効果的に評価・比較し、どれを使うかを判断しやすくなり、MLモデルの性能最適化にもつながります。

演習をうまく完了するには、提示されるさまざまな選択肢をよく検討し、ML実験で追跡するうえで最も関連性が高く重要なものを選択してください。