Comet は Snowflake と提携して機械学習データセットの再現性を強化 from venturebeat.com

Comet は、この統合によりモデルとパフォーマンスの系統追跡が容易になり、開発プロセスとモデルのパフォーマンスに対するデータ変更の影響の可視性と理解が向上すると期待しています。
両社によると、SnowflakeのData CloudとCometのMLプラットフォームを組み合わせることで、世界中の顧客がモデルの構築、トレーニング、デプロイ、監視を大幅に高速化できるようになるという。
「さらに、この提携により、Comet でのモデル開発と Snowflake でのデータ管理の間のフィードバック ループが促進されます」と Comet の CEO である Gideon Mendels 氏は VentureBeat に語った。
データ サイエンティストや開発者がクエリを実行して ML モデル用に Snowflake からデータセットを抽出すると、Comet はこれらのクエリをログに記録し、バージョン管理し、結果のモデルに直接リンクできます。
「SQL クエリとデータセットをバージョン管理することで、データ サイエンティストはいつでも、特定のモデル バージョンのトレーニングに使用されたデータの正確なバージョンまで遡ることができます。これはモデルの再現性にとって非常に重要です。」
「モデルの系統を使用すると、広範な文書を必要とせずにモデルの歴史とその開発方法を誰でも理解できるため、データ サイエンティストのチーム間のコラボレーションが容易になります」とメンデルス氏は述べています。