Experiment tracking

Wat is experiment tracking?

Experiment tracking is het systematisch vastleggen van machine learning-runs. Per run bewaar je welke data, code, parameters, features en metrics gebruikt werden, plus de artefacten die eruit kwamen.

Zonder tracking wordt modelontwikkeling snel onoverzichtelijk. Je ziet een goed resultaat in een notebook, maar weet later niet meer welke dataset, random seed of preprocessingstap erbij hoorde.

Experiment tracking maakt modelwerk herhaalbaar. Niet perfect voorspelbaar, maar wel traceerbaar genoeg om te begrijpen wat je deed.

Wat log je bij een experiment?

• Parameters. Instellingen zoals learning rate, aantal bomen, regularisatie of gekozen modeltype.

• Metrics. Scores zoals accuracy, precision, recall, RMSE of business-KPI's.

• Artefacten. Het getrainde model, grafieken, confusion matrix of evaluatierapport.

• Context. Codeversie, databron, feature-set, eigenaar en tijdstip.

Tools zoals MLflow Tracking geven hiervoor een API en UI, zodat je runs kan vergelijken en filteren.

Wanneer gebruik je experiment tracking?

• Wanneer je modellen vergelijkt. Je wil weten of een nieuwe feature-set echt beter scoort dan de vorige.

• Wanneer meerdere mensen samenwerken. Runs op losse laptops verdwijnen uit beeld. Een gedeelde trackingserver voorkomt dat.

• Wanneer je later moet uitleggen wat in productie kwam. De registry verwijst dan terug naar de run die het model opleverde.

• Wanneer resultaten twijfelachtig zijn. Tracking helpt data leakage, fout gekozen metrics of toevallige scores opsporen.

Experiment tracking versus model registry

Experiment tracking gaat over het onderzoek: welke runs probeerden we en wat kwam eruit?

Een model registry gaat over beheer: welke modelversies bewaren, testen, promoten of terugrollen we? De beste run uit experiment tracking kan een geregistreerde modelversie worden, maar niet elke run verdient een plek in de registry.

Waar moet je op letten bij experiment tracking

• Log niet alleen de winnaar. Mislukte runs vertellen vaak waarom een richting niet werkt.

• Kies metrics die bij het probleem passen. Accuracy kan misleidend zijn bij zeldzame fraude of churn.

• Leg data en features vast. Een modelscore zonder datasetversie is later moeilijk te vertrouwen.

• Automatiseer het vroeg. Handmatig noteren in een spreadsheet houdt geen stand bij veel runs.

FAQ over experiment tracking

1. Is een notebook genoeg?
Voor een eerste verkenning soms wel. Zodra je resultaten wil vergelijken of herhalen, heb je echte tracking nodig.

2. Moet ik elke run bewaren?
Bewaar genoeg om beslissingen te verklaren. Rommelruns zonder betekenis kan je opruimen, maar doe dat bewust.

3. Helpt tracking tegen slechte modellen?
Niet rechtstreeks. Het maakt zichtbaar hoe een model gemaakt werd, zodat je fouten sneller vindt.