Development‐Guide - LostRuneCloud/AutoML GitHub Wiki
このソフトウェアは著作権により保護されています。技術評価・学習目的での閲覧は許可されていますが、複製・ 実行・改変・商用利用は禁止されています。詳細はLICENSEを参照してください。
注意: 以下の開発ガイドは技術的な構造理解のための情報提供であり、実際の改変や拡張を推奨するものでは ありません。
AutoML/
├── automl_pipeline.py # メインエントリーポイント
├── common/ # 共通基盤モジュール
│ ├── knowledge_base.py # ナレッジベース管理
│ ├── error_handler.py # エラーハンドリング
│ └── resource_manager.py # リソース管理
├── preprocessing/ # 前処理モジュール
│ ├── auto_adaptive_preprocessor.py # 自動適応前処理
│ ├── analyzer/ # データ分析器
│ │ ├── data_profiler.py
│ │ └── type_inference.py
│ └── pipeline/ # 前処理パイプライン
│ ├── pipeline.py
│ └── preprocessing_step.py
├── models/ # モデル構築モジュール
│ ├── enhanced/ # Enhanced版モデル
│ │ ├── auto_model_builder_enhanced.py
│ │ └── meta_learning_engine.py
│ ├── standard/ # Standard版モデル
│ │ └── auto_model_builder_standard.py
│ └── ensemble/ # アンサンブル手法
│ ├── voting_ensemble.py
│ └── stacking_ensemble.py
├── evaluation/ # 評価モジュール
│ ├── core/ # 基本評価
│ │ ├── evaluation_engine.py
│ │ └── cross_validator.py
│ ├── metrics/ # 評価指標
│ │ ├── classification_metrics.py
│ │ └── regression_metrics.py
│ └── reports/ # レポート生成
│ ├── evaluation_reporter.py
│ └── html_generator.py
├── src/extension/ # プラグインシステム
│ ├── plugin_system.py # プラグイン管理
│ └── interfaces/ # プラグインインターフェース
│ ├── algorithm_plugin.py
│ ├── metric_plugin.py
│ └── optimization_plugin.py
├── web/ # Web UI
│ ├── dashboard.py # メインダッシュボード
│ └── progress_visualizer.py # 進捗可視化
└── tests/ # テストフレームワーク
├── unit/ # 単体テスト
│ ├── common/
│ ├── models/
│ └── preprocessing/
├── integration/ # 統合テスト
│ ├── test_end_to_end.py
│ └── test_preprocessing_flow.py
└── regression/ # 回帰テスト
└── regression_tests.py
注意: 以下は技術的理解のための説明であり、実装を推奨するものではありません。
システムの拡張性を示すアーキテクチャ例：
# 技術的構造の理解例（実装禁止）
from abc import ABC, abstractmethod
class AlgorithmPlugin(ABC):
"""アルゴリズムプラグインの抽象インターフェース"""
@abstractmethod
def name(self) -> str:
"""アルゴリズム名を返す"""
pass
@abstractmethod
def create_model(self, **kwargs):
"""モデルインスタンスを作成"""
pass
@abstractmethod
def get_hyperparameter_space(self):
"""ハイパーパラメータ空間定義"""
pass
モジュール間依存関係
テストフレームワーク構造
テスト階層
- 単体テスト (unit/): 個別コンポーネントのテスト
- 統合テスト (integration/): モジュール間連携のテスト
- 回帰テスト (regression/): 過去のバグ再発防止テスト
- ポートフォリオテスト: デモンストレーション用テスト
テスト実行構造例
# テスト実行例（閲覧のみ、実行禁止）
pytest tests/unit/ -v
pytest tests/integration/ -v
pytest tests/regression/ -v
テストクラス設計例
# 単体テスト例（閲覧のみ、実装禁止）
import pytest
from unittest.mock import Mock, patch
class TestAutoML:
def setup_method(self):
"""各テストメソッド実行前の準備"""
self.automl = AutoML()
def test_load_and_profile_basic(self):
"""データ読込・プロファイル基本機能テスト"""
# テスト実装例
pass
@patch('automl_pipeline.some_dependency')
def test_fit_with_mock(self, mock_dependency):
"""モックを使用したテスト"""
# モックテスト実装例
pass
拡張可能性の設計パターン
プラグインインターフェース
# プラグインインターフェース例（閲覧のみ、実装禁止）
class MetricPlugin(ABC):
@abstractmethod
def calculate(self, y_true, y_pred):
"""評価指標計算"""
pass
@property
@abstractmethod
def name(self) -> str:
"""指標名"""
pass
class OptimizationPlugin(ABC):
@abstractmethod
def optimize(self, objective_function, space):
"""最適化実行"""
pass
設定システム
# 設定管理例（閲覧のみ、実装禁止）
class ConfigManager:
def __init__(self, config_path=None):
self.config = self._load_default_config()
if config_path:
self.config.update(self._load_user_config(config_path))
def get(self, key, default=None):
return self.config.get(key, default)
コード品質・開発手法
開発ツールチェーン
# コード品質チェック例（閲覧のみ、実行禁止）
# コードフォーマット
black automl_pipeline.py
isort automl_pipeline.py
# リンター実行
flake8 automl_pipeline.py
# 型チェック
mypy automl_pipeline.py
# テスト実行
pytest tests/ -v --cov=automl_pipeline
Claude活用開発プロセス
1. 設計フェーズ: Claude Desktopによる包括的システム設計
2. 実装フェーズ: 大規模コードベース生成と継続的リファクタリング
3. 最適化フェーズ: Claude Codeによる精密なデバッグ・最適化
4. ドキュメント化: 技術仕様書・API文書の体系的生成
転職活動での技術力アピールポイント
このプロジェクトで実証された技術領域：
大規模システム設計
- 300+モジュールの統合アーキテクチャ設計
- モジュラー設計による高い保守性
- プラグインシステムによる拡張性
機械学習エンジニアリング
- AutoMLシステムの包括的実装
- メタ学習・転移学習の統合
- アンサンブル手法の高度な実装
ソフトウェアエンジニアリング
- テスト駆動開発: 包括的テストフレームワーク
- 設計パターン: プラグインパターン、ファクトリーパターン等
- エラーハンドリング: 堅牢なエラー処理機構
現代的開発手法
- Claude Desktop・Claude Codeを活用した効率的開発
- 継続的リファクタリングによる品質向上
- AI支援開発の実践的活用
データエンジニアリング
- 大規模データ処理対応
- 分散システム設計
- リソース管理・最適化
DevOps・運用
- パフォーマンス最適化
- 監視システム統合
- 自動化による運用効率化