Schlagwort: Experiment Tracking

Automatisierung von Machine Learning Forschung mit dem AutoResearch-Framework in Google Colab

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Wie man eine autonome Machine-Learning-Research-Loop in Google Colab mit Andrej Karpathys AutoResearch-Framework für Hyperparameter-Discovery und Experiment-Tracking aufbaut Lesezeit: ca. 13 Minuten Key Takeaways Das AutoResearch-Framework von Andrej Karpathy automatisiert den Forschungsprozess im Bereich Machine Learning und ermöglicht eine systematische Hyperparameter-Erkundung sowie Experiment-Tracking. Die Implementierung in Google Colab umfasst das Klonen des AutoResearch-Repositories, das Vorbereiten einer […]

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MLflow Experiment Tracking: Ein vollständiger Leitfaden zur Hyperparameter-Optimierung, Modellbewertung und Live-Modellbereitstellung

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A Complete End-to-End Coding Guide zu MLflow Experiment Tracking, Hyperparameter-Optimierung, Model Evaluation und Live Model Deployment Lesezeit: ca. 16 Minuten Key Takeaways Die Anleitung zeigt, wie ein vollständiger, produktionsreifer Workflow für ML-Experimente und Deployment mit MLflow aufgebaut werden kann. Ein dedizierter MLflow Tracking Server sowie strukturierter Backend-Speicher und Artifaktablage stehen im Mittelpunkt zur skalierbaren, teamfähigen […]

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