[PYTHON] Erstellen Sie eine Datenanalyseumgebung mit Kedro + MLflow + Github-Aktionen

Einführung

Hintergrund

** = "Probleme beim Erstellen eines Notizbuchs, das sich in einer Datei in einer lokalen Umgebung für jedes Experiment befindet (lightgbm_02_YYYYMMDD.ipynb usw.)" **

Was ich getan habe

Einführung von Kedro als Pipeline-Tool

icon_kedro.png ### Was ist Kedro? ・ Einführungsmethode * (Referenz) [Einführung in die Pipeline für maschinelles Lernen mit Kedro](https://qiita.com/noko_qii/items/2395d3a3dbcd9410e5e7)

Gute Sache

$ kedro jupyter notebook --allow-root --port=8888 --ip=0.0.0.0 &
from kedro.framework.context import load_context
proj_path = '../../../' 
context = load_context(proj_path)
# df = catalog.load("XXX")
parameters = context.params

Die verbleibenden Herausforderungen

Einführung von MLflow als Experimentmanagement-Tool

icon_mlflow.png ### Was ist MLflow? ・ Einführungsmethode * (Referenz) [Einführung in das Experimentmanagement mit MLflow](https://future-architect.github.io/articles/20200626/)

Gute Sache

Die verbleibenden Herausforderungen

Einführung von Github-Aktionen als CI-Tool

icon_githubaction.png ### Was sind Github-Aktionen? ・ Einführungsmethode * (Referenz) [CI / CD zum Ausprobieren mit der neuen Funktion "GitHub Actions" von GitHub](https://knowledge.sakura.ad.jp/23478/)

Gute Sache

Die verbleibenden Herausforderungen

Andere

abschließend

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