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ml-experiment

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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Atualizado há 6 meses

Ver no GitHub ↗ Licença: MIT

Como adicionar

/plugin marketplace add nishide-dev/claude-code-ml-research

O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.

Para o autor da skill

Cole no README do seu repo

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[![Skillteca](https://www.skillteca.com.br/api/badge/ml-experiment/svg)](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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