チームは実行、パラメータ、指標をローカルファイルや表計算に残していた。実験追跡システムは今、成果物、コード版、比較を中央で保存する。
スプレッドシートの実験記録はもう存在しない。何がこの仕事を消し、どの職業がその席を取ったかを整理した。
1950年代〜2005年
研究成果としてのモデル
機械学習は主に研究、専門製品、統計の領域にあった。運用上の関心はあったが、独立したキャリアになることは少なかった。
同じ時期に起きていたこと
1998年
GoogleのPageRankがデータ駆動システムを示す
ウェブ規模のランキングは、モデルとデータインフラが中核プロダクト基盤になり得ることを示した。
2006年
クラウドコンピューティングが主流に
Amazon Web Servicesが、所有ハードウェアではなく運用サービスとして弾力的な計算とストレージを提供し始めた。
2012年
ImageNetの突破が深層学習を加速
AlexNetのImageNet成功により、GPUベースの訓練が多くの機械学習プログラムの中心となった。
2015年
隠れた技術的負債が命名される
Googleの研究者が、なぜMLシステムがモデルコードを超えて依存関係と保守負担を蓄積するかを記述した。