CI/CDとMLOpsにおけるCTの概念でCTのことを書いたが、肌感覚をつかめていなかった。
ので、目に付いたところから、TensorFlow Extendedのチュートリアル（リンク先：Colabで実行）を試してみた。
他ライブラリやプラットフォームとの比較はできないが、パイプラインについて思ったことなど。
所感
- 結果の可視化は実際に目にしてみると、便利そうだなと感じた。
- メタデータなどもどういう情報を格納しているのか、目にしてみると、機械学習の検証管理に使えそうだという感覚もあった。
- コードは比較的簡単に見える。（細かくは読み込んでいないが）
- 複数人で機械学習の検証を繰り返すようなプロジェクトの管理としてはよさそうなのかなと感じた。
- 運用中のバッチ処理の自動化、可視化にも便利そうに感じた。
- エラーや検証の理解は、可視化によって短縮できるように感じた。
チュートリアルなので、理解は浅いと思うが、今後の選択肢として、覚えておきたい。