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Manage ML experiments, track results, and compare performance across different configurations. Use when setting up experiment tracking, creating experiment configs, comparing runs, or analyzing experiment results with W&B, TensorBoard, or MLflow.
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Copiar link do SKILL.md Licença: MIT
Como adicionar
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/plugin marketplace add nishide-dev/claude-code-ml-research
O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.
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[](https://www.skillteca.com.br/skills/ml-experiment)
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ML Experiment Management
Systematic experiment tracking, comparison, and analysis for machine learning research.
Quick Start
Directory Structure:
logs/
├── 2026-02-22/
│ ├── 14-30-22/ # Timestamp of run
│ │ ├── .hydra/
│ │ │ ├── config.yaml # Full resolved config
│ │ │ ├── overrides.yaml # CLI overrides
│ │ │ └── hydra.yaml
│ │ ├── checkpoints/
│ │ ├── metrics.csv
│ │ └── train.log
│ └── 15-45-10/
└── experiment_registry.
[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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