06_YAMLで機械学習の設定管理：コードを変えずに複数データソースに対応する
Qiita / 3/17/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- YAMLを使って機械学習の設定を外部化し、コードを変更せずに複数データソースへ対応できる方法を解説している。
- データソースの追加・切替を設定ファイルだけで管理する利点と、再現性・運用性の向上を強調している。
- Pythonを前提にデータパイプラインと ML設定の管理へ適用する実践的手法を紹介している。
- JRDBや固定長ファイルなどのデータソースの例を挙げ、実務でのデータ連携を YAML でどう扱うかを具体化している。
はじめに
機械学習プロジェクトが大きくなると、設定値が至る所に散らばりがちです。
# こうなりがち（コードに直書き）
horse_name_start = 36
horse_name_length = 36
age_start = 72
age_length = 2
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