comet とは？ (実験管理ツール)

　みなさん、機械学習でパラメータや特徴量を変えて実験を行っているときの結果はどのように整理していますか？ 実験の量が少ないときはあまり気にしなくていいものの、実験の量が多くなってくるとそうはいきませんよね。そこで、今回の記事ではそんな実験管理を簡単にきれいにまとめることができるツール "comet" について紹介していきます！

類似ツールとしては、

• MLflow
• Weights & Biases

cometとは？

　Comet とは、機械学習における実験やモデルの管理をできるツールです！
https://www.comet.ml/site/
自分が考えるcometの特徴は以下の3つです！

• 簡単に使える！
• 主要ライブラリの多くに対応している！
• きれいにまとめられる！

さらに、価格も安い！！

　使い方の記事については別記事にて紹介できたらと思っています！
基本的には、ライブラリのインポートとAPIキーの設定、そしてログを取りたい項目の設定だけなので、既存コードに数行を加えるだけで半自動的に管理してくれるのはかなり便利です！

対応ライブラリ

　深層学習ライブラリからブースティング系のライブラリまで幅広く主要なライブラリがカバーされています！！

• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• PyTorch Lightning
• Scikit-learn
• Caffe2
• MXNET
• LightGBM
• XGBoost
• ProphetLudwig
• Hugging Face
• PySpark
• python

価格

価格は3プラン+ Enterprise用があります。
いずれのプランもプライベート・パブリックのプロジェクトを問わず、プロジェクト数は無制限！(無料プランでも無制限に使えるのは大きいですよね！！)

また、アカデミックな機関やスタートアップ(Early Stage)も無料で利用できるみたいです！