experiment-drift
모델 학습 환경이나 파라미터의 미세한 변화로 인해 실험 결과가 일관되지 않게 변하는 현상을 의미한다. 이를 방지하기 위해 엄격한 설정 관리가 필요하다.
Hydra 출시 전에는 어떻게 실험을 관리했을까? 2018년의 MLOps 유물