Вчера модель работала лучше, но сегодня никто не помнит, какие настройки использовались. Без журнала экспериментов учебный проект быстро превращается в набор случайных запусков. При выборе курса машинного обучения спросите, как студенты фиксируют изменения.

Для небольшой работы достаточно таблицы: версия данных, способ подготовки, настройки, результат и комментарий. Записывайте также идею изменения. Тогда можно понять, что проверялось, а не только увидеть очередную цифру.

## Меняйте понятную часть

Если одновременно заменить данные, признаки и алгоритм, объяснить отличие результата будет трудно. На учебном этапе полезно ограничить изменение и сравнить его с предыдущим запуском. Не объявляйте единичное улучшение универсальной победой.

Сохраните неудачные попытки. Они помогают увидеть, какое предположение не подтвердилось. Удаление всех слабых результатов оставляет красивую историю, но лишает проект полезной информации.

В [каталоге курсов Machine Learning KGAM](https://kgam.blog/Machine_Learning) сравните программы с практикой экспериментов. Уточните, требуют ли журнал, разбор ошибок и воспроизводимый запуск.

Итоговый кейс должен объяснять путь к решению. Если на защите студент может показать, что менял и почему, обсуждение получается содержательным. Если остаётся только финальный ноутбук, удачную настройку трудно отличить от случайного везения.