概要

本リポジトリは「GitHub Actions」を利用して機械学習モデルのライフサイクルを自動化するラボ実装です。対象データはUCIのBank Marketingデータセットで、コードのプッシュをトリガーにモデルの再学習、評価、確率的出力の較正、学習済みモデルのアーティファクト化（バージョン管理）、およびメトリクスのログ保存までを一連のCIパイプラインとして実行します。教育目的のサンプルワークフローであり、MLOpsスタイルの継続的インテグレーション／デリバリー（CI/CD）を実践的に理解するための構成になっています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 1
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 1
• コミット数: 18
• ファイル数: 7
• メインの言語: Python

主な特徴

• GitHub Actionsでモデルのトレーニング→評価→較正→アーティファクト保存を自動化
• UCI Bank Marketingデータを用いた実践的なパイプライン例
• モデルの確率出力に対する較正（probability calibration）を組み込み
• 学習済みモデルやメトリクスのバージョン管理と再現性を重視

技術的なポイント

本プロジェクトの技術的焦点は「機械学習パイプラインの自動化」と「予測確率の較正」にあります。GitHub ActionsをCIエンジンとして用い、コードのプッシュをトリガーにワークフローが起動してデータ準備、モデル学習、性能評価、較正処理を順次実行します。較正では確率出力の歪みを是正することで、意思決定や閾値運用時の信頼性を高めます（例えば閾値ベースのアクションにおける過検知／過小検知の抑制）。また、学習済みモデル・較正マップ・評価メトリクスはアーティファクトとして保存され、ワークフローやリリース間での比較・再現が容易です。

評価指標としてはROC-AUCや精度に加え、確率の品質を測るBrierスコアやキャリブレーションプロットのログ化が想定され、これにより較正前後の差分を定量的に検証できます。さらに、MLOps観点では「自動化 → バージョニング → 再現性」のサイクルが確立されているため、モデルの劣化検知や定期的な再学習運用への拡張が容易です。実装はPythonを主体としており、既存の機械学習ライブラリやシリアライズ手法（モデルの保存・ロード）と組み合わせることで実運用に近い形での検証が可能です。READMEにはワークフローの意図とラボの学習ゴールが明記されており、学习者がCIベースのML運用をハンズオンで学べる構成になっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .github: dir
• README.md: file
• data: dir
• metrics: dir
• models: dir

…他 2 ファイル

まとめ

GitHub Actionsでモデル学習と確率較正を自動化する、実践的なMLOpsラボ実装です（学習用に最適）。

リポジトリ情報：

• 名前: GitHub_Lab_LAB2
• 説明: 説明なし
• スター数: 1
• 言語: Python
• URL: https://github.com/saumith/GitHub_Lab_LAB2
• オーナー: saumith
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/68592872?v=4

READMEの抜粋：

GitHub Actions Lab 2 — Automated Model Training & Calibration

This Lab demonstrates how to use GitHub Actions to automate the full lifecycle of a machine-learning model — from training, evaluation, and versioning to probability calibration — using the UCI Bank Marketing dataset.

It follows an MLOps-style continuous-integration workflow, where each code push automatically retrains and calibrates the model, stores versioned artifacts, and logs metrics for reproducib…