画像認識や数値統計解析プロジェクトの実例スクリプトの取得方法について

現在、会社で画像認識や数値統計解析をPythonで行なっております。

これまで、データサイエンス系の教科書やオンライン講座で勉強し、実データにアプライしているのですが、テキストで扱う手法と実務とにギャップを感じています。そこで、その差を埋めるために、実際のプロジェクトデータのスクリプトをサンプルとして読んで手法を学びたいと思っております（残念ながら、社内に実例がほとんどありません）。

そこで、データサイエンスの実例を学ぶためによい情報ソースがあれば紹介いただけないでしょうか？
（オンライン・書籍/日・英に制限なし）

具体的には、以下の内容を知りたいと思っています。

処理したデータファイルをどう管理するか
分析サイクルを何度も回すために、プロジェクトファイルをどう管理するか
自作モジュールをどういう構造で作成したり、呼び出したりするか
設定ファイルをどう管理・利用するか

例としては、pythonでcukkiecutterというPythonプロジェクトの雛形を作成するツールを使えばいいよ、というQiita記事もあったのですが、実際にその中にソースコードが入っているものを見て勉強したいと思っています。

cokkiecutterを紹介するqiita記事

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

Kerasの例ですが参考程度に
ハイパーパラメータとモデルとデータセット、訓練内容の設定の組み合わせをjsonファイルに記述して実行時に引数で指定する形です。
モデルとデータセット、訓練内容の設定をモジュール毎に切り分けて実装しており、再利用がしやすい実装になっています、また変更にも強いかと。
基本はTensorboardにログを格納して後から学習結果を参照しやすくしています。またcometmlにも対応可のようです。cometmlを企業で導入するにはちょっとハードルが高いかもしれません、外部のAPIを叩く形になるので。