Experiment Tracking ist ein zentraler Bestandteil professioneller ML Workflows, weil viele Trainingsläufe über Zeit verglichen und nachvollzogen werden müssen. Ohne strukturiertes Tracking gehen wertvolle Erkenntnisse verloren. Der Kurs zeigt, wie Tracking in ML Workflows verankert wird.

!Kursinhalt

!1. Anforderungen an Experiment Tracking
*Vergleichbarkeit über Trainingsläufe
*Reproduzierbarkeit der Ergebnisse
*Nachvollziehbarkeit für das Team

!2. Werkzeuge für Tracking
*Open-Source-Lösungen wie MLflow
*Cloud-native Plattformen
*Integration in Trainingscode

!3. Aufbau einer Tracking-Strategie
*Was wird gespeichert: Daten, Parameter, Metriken
*Konventionen für Lauf-IDs
*Zugriffsrechte und Aufbewahrung

!4. Auswertung von Experimenten
*Vergleich mehrerer Läufe
*Identifikation vielversprechender Konfigurationen
*Übergabe an Releaseprozesse

!Berufliche Relevanz

*Strukturierte Weiterentwicklung von ML-Modellen
*Reduktion von Doppelarbeit in Experimenten
*Aufbau einer kollektiven Lernerfahrung im Team