概要

Ml-builderは、「再現可能」「スケーラブル」「自動化」をキーワードにしたエンドツーエンドの機械学習パイプラインフレームワークです。データ取り込みから前処理、特徴量エンジニアリング、モデル学習、ハイパーパラメータチューニング、評価、最良モデルの選択、レポート生成、モデルアーティファクトの保存までの一連を最小の手作業で実行できるよう設計されています。設定駆動でモジュールを組み替えられるため、プロトタイピングから本番導入に至るまでのワークフローを短縮し、チームでの再利用性を高めます。（約300字）

リポジトリの統計情報

スター数: 3
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 3
コミット数: 5
ファイル数: 16
メインの言語: Python

主な特徴

設定ファイル（configs）による設定駆動のパイプライン定義とバリデーション（enhanced_cerberus_validatorを含む）
データ前処理から学習・チューニング・評価までを自動化するモジュール式ワークフロー
複数のMLフレームワーク（Scikit‑learnやTensorFlow等）を想定した柔軟なモデル実行基盤
結果レポートとモデル保存による再現性とデプロイ準備のサポート

技術的なポイント

Ml-builderは「モジュール化」と「設定駆動」を中核に据え、パイプライン各段階を独立したコンポーネントとして実装することで柔軟性を確保しています。configsディレクトリに置いた設定を読み込み、enhanced_cerberus_validator.pyにより形式や必須項目を検証してから処理を開始する流れは、実運用での入力ミスや設定漏れを低減します。データ層はdatasetディレクトリを想定し、前処理（欠損処理、エンコーディング、スケーリング）や特徴量生成は再利用可能な関数群で定義できます。モデル学習フェーズでは複数アルゴリズムを試行して評価指標（クロスバリデーション、AUC、精度など）を比較し、最良モデルの保存とメタ情報（ハイパーパラメータ、学習履歴、評価結果）の出力を行う設計です。ハイパーパラメータチューニングはシンプルなグリッド/ランダム探索から外部ライブラリ連携まで想定可能で、レポート生成機能により実験ログと評価レポートを自動作成して可視化します。Pythonベースの実装は、既存の機械学習ライブラリとの連携や拡張を容易にし、CI/CDやモデルリポジトリと組み合わせることで本番展開までのパスを短縮します。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: file
pycache: dir
configs: dir
dataset: dir
enhanced_cerberus_validator.py: file

…他 11 ファイル

（configsにはパイプライン設定、datasetはサンプル/実データ配置を想定。validatorはCerberusを拡張した設定検証ロジックを提供していることが伺えます。）

まとめ

設定駆動で再現性の高いAutoMLワークフローを実現する、実用志向のPythonパイプラインです。（約50字）

リポジトリ情報：

名前: Ml-builder
説明: An automated ML pipeline that handles data preprocessing, model training, tuning, and evaluation. It selects the best model, generates reports, and saves it for deployment - enabling fast, reproducible, and scalable machine learning workflows.
スター数: 3
言語: Python
URL: https://github.com/SnakeyEye497/Ml-builder
オーナー: SnakeyEye497
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/105121030?v=4

READMEの抜粋：

🚀 Modular Auto ML-Pipeline Framework

Reproducible, Scalable, and Automated Machine Learning Workflows

A comprehensive, production-ready framework that streamlines the entire ML lifecycle—from data ingestion to model deployment—with minimal manual intervention and maximum flexibility.

✨ Key Features

🎯 End-to-End Automation

Completely automated ML pipeline orchestration from data preprocessing to model deployment
Supports multiple ML frameworks (Scikit-learn, TensorFl…

Ml-builder — 自動化されたモジュール式AutoMLパイプライン