📌 Problem Statement
1. Banyak peserta Kaggle kesulitan menjaga struktur kode, eksperimen, dan riset tetap rapi sehingga sulit melakukan iterasi cepat.
2. Kekacauan file, notebook tanpa versi, dan kurangnya dokumentasi membuat reproducibility rendah.
3. Tanpa organisasi yang baik, hasil bagus di leaderboard sulit diulang, sulit dibagikan, dan kurang bernilai untuk portofolio profesional.
🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis
1. Penulis menawarkan metodologi yang memisahkan tiga komponen utama: kode, eksperimen, dan riset.
2. Pendekatan inti:
a. Struktur codebase modular: src/, notebooks/, experiments/, reports/
b. Versioning eksperimen menggunakan Git, DVC, atau tools pencatat metadata
c. Dokumentasi riset yang mencakup hipotesis, setup, hyperparameter, analisis, dan ablation
3. Hipotesis: workflow yang rapi dan terstruktur mempercepat proses iterasi, meningkatkan kualitas eksperimen, dan memudahkan reproduksi hasil.
📊 Findings / Results / Impact
1. Workflow terorganisir mengurangi waktu debugging dan menurunkan risiko kehilangan eksperimen penting.
2. Reproducibility meningkat signifikan karena setiap eksperimen tercatat dan bisa di-run ulang.
3. Dokumentasi sistematis menghasilkan catatan riset yang bisa diubah menjadi artikel, technical report, atau portofolio proyek.
✅ Key Takeaways
1. Pisahkan kode, eksperimen, dan riset ke dalam struktur folder yang jelas.
2. Selalu gunakan version control untuk eksperimen dan data turunan.
3. Notebook bukan sumber kebenaran final—jadikan notebook sebagai eksplorasi, bukan pondasi sistem.
4. Dokumentasikan setiap percobaan dengan detail: parameter, asumsi, dan hasil.
5. Metodologi ini berguna untuk Kaggle dan sangat relevan untuk dunia kerja ML/AI profesional.
Sumber:
https://towardsdatascience.com/organizing-code-experiments-and-research-for-kaggle-competitions/
🔥 #Kaggle #MachineLearning #MLWorkflow #ExperimentTracking #Reproducibility #DataScience #MLOps #KaggleTips #ResearchWorkflow