DVCによるデータバージョニング入門

本コースでは、機械学習データの効率的な管理とバージョン管理を目的として設計されたツール「データバージョン管理（DVC）」について、包括的な入門を提供いたします。機械学習製品のライフサイクルについてご理解いただけます。データバージョン管理とコードバージョン管理の違いを明確にし、DVCの機能と活用事例について探求してまいります。

DVCの機能を探る

データバージョニングの背景にある動機、機械学習のライフサイクル、そしてDVCの独自機能と具体的な活用事例についてご理解いただけます。DVCの設定についても学んでいただきます。これにはインストール、リポジトリの初期化、および.dvcignoreファイルの設定が含まれます。DVCキャッシュおよびステージングファイルについて調査し、ファイルの追加・削除方法、キャッシュの管理方法を学び、その基盤となる仕組みを理解していただきます。DVCリモートについて学び、DVCとGitリモートとの違いを説明し、リモートを追加し、一覧表示し、変更する方法を習得します。リモートとのやり取り、データのプッシュとプル、特定のバージョンのチェックアウト、およびキャッシュへのデータ取得について学んでいただけます。

自動化および評価

機械学習パイプラインの自動化に取り組む意欲が湧くでしょう。コードのモジュール化と設定ファイルの作成を重視します。DVCパイプラインを有向非循環グラフとしてご紹介いたします。ステージの追加や、その入力・出力の設定について、実際に操作しながら学んでいただきます。機械学習モデルのトレーニングにおいて、様々なユースケースを実現するため、これらのパイプラインを効率的に実行する方法を練習していただきます。本コースは評価に焦点を当てて締めくくられ、DVCにおけるメトリクスとプロットの追跡方法についてご説明いたします。