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抽象机器学习（ML）实验管理工具在构建智能软件系统时支持ML从业人员和软件工程师。通过管理大量ML实验，包括许多不同的ML资产，它们不仅促进了工程师的ML模型和支持ML的系统，而且还可以管理其演变，例如，在模型性能漂移时将系统行为追溯到具体实验。但是，尽管ML实验管理工具越来越流行，但对它们在实践中的有效性以及实际的好处和挑战知之甚少。我们介绍了实验管理工具及其提供给用户的支持的混合方法。首先，我们对81名ML从业者的调查试图确定ML实验管理和现有工具景观的好处和挑战。第二，对15名学生开发人员进行了对照实验，研究了ML实验管理工具的有效性。我们了解到，有70％的调查受访者使用专用工具进行了ML实验，而在不使用此类工具的人中，有52％的人不知道实验管理工具或其好处。受控实验表明，实验管理工具为用户提供了有价值的支持，以系统地跟踪和检索ML资产。使用ML实验管理工具降低了错误率和提高的完成率。通过介绍用户对实验管理工具的看法以及该领域的第一个受控实验，我们希望我们的结果在实践中促进了这些工具的采用，以及他们指导工具建设者和研究人员改善工具景观的整体。
机器学习实验管理工具：混合...
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