DVCパイプラインの設計

DVCのパイプライン（DAG）を設計することは、Machine LearningのワークフローでDVCを活用するうえで不可欠です。DAGを使うと、特定のステップの入力・出力・実行内容をコードとして表現できます。あるステップの出力は、1つ以上の別ステップの入力として利用できるため、ステップ間の依存関係を自然に正しく設定できます。

この演習では、次の4つのステージからなるMLワークフローを設計します。

• データ前処理（preprocess_stage）
• データ分割（split_stage）
• モデル学習（train_stage）
• モデル評価（evaluate_stage）

ここでは dvc stage add コマンドのみを使用します。必要に応じて、シェルスクリプトファイル（dvc_dag_stages_add.sh）の末尾までスクロールしてください。