Im August 2025: Logging, Laborbücher und nächtliche Trainings – ML‑Lektionen

Im vergangenen Monat habe ich wertvolle Erkenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens gewonnen.

Ein zentraler Fokus lag auf dem systematischen Logging. Durch die konsequente Erfassung aller Trainingsparameter, Ergebnisse und Fehlerquellen konnte ich nicht nur die Reproduzierbarkeit meiner Experimente sicherstellen, sondern auch gezielt Verbesserungen identifizieren.

Ein weiteres Highlight war die Einführung von Laborbüchern. Diese strukturierten Notizen ermöglichen es, den gesamten Forschungsprozess – von der Hypothese bis zur Auswertung – transparent zu dokumentieren und erleichtern die Zusammenarbeit im Team.

Schließlich habe ich die Vorteile von nächtlichen Trainingsläufen entdeckt. Durch die Nutzung der weniger ausgelasteten Serverkapazitäten konnte ich längere Trainingszeiten ohne Unterbrechungen durchführen und gleichzeitig die Gesamtdurchlaufzeit meiner Projekte deutlich reduzieren.

Diese Erfahrungen zeigen, wie strukturierte Arbeitsmethoden die Effizienz und Nachvollziehbarkeit von ML‑Projekten steigern und gleichzeitig die Qualität der Ergebnisse verbessern.