MLflow は、機械学習の実験管理を効率化するオープンソースプラットフォームです。実験の追跡、プロジェクト管理、モデルの登録・追跡をサポートし、機械学習のライフサイクル全体を管理できます。この記事では、MLflow を使用した実験管理の基本と、具体的な実装例を解説します。 実験管理の必要性 実験管理における課題 MLflow の主要機能 MLflow の導入 実践：AIモデル開発における MLflow の活用 ステップ 1: データの準備 ステップ 2: ベースラインモデルの作成と実験のトラッキング ステップ 3: 様々なアルゴリズムの試行と記録 ステップ 4: 最適なモデルの選択と詳細評価…
