DeepChecks

DeepChecksは、データの整合性を検証したり、データの分布を調べたり、データ分割を検証したり、モデルを評価したり、異なるモデルを比較したりと、機械学習モデルやデータの検証を最小限の労力で行うことができます。

始め方

DeepChecksをWeights & Biasesと一緒に使用するには、まずここからWeights & Biasesのアカウントにサインアップする必要があります。DeepChecksのWeights & Biasesインテグレーションを使用すると、以下のようにすぐに始めることができます：

import wandb
wandb.login()

# deepchecks からチェックをインポート
from deepchecks.checks import ModelErrorAnalysis

# チェックを実行
result = ModelErrorAnalysis()...

# その結果を wandb にプッシュ
result.to_wandb()

DeepChecksの全テストスイートをWeights & Biasesにログすることもできます

import wandb
wandb.login()

# deepchecks から full_suite テストをインポート
from deepchecks.suites import full_suite

# DeepChecksテストスイートを作成して実行
suite_result = full_suite().run(...)

# 結果を wandb にプッシュ
# ここで必要な wandb.init 設定や引数を渡すことができます
suite_result.to_wandb(
    project='my-suite-project', 
    config={'suite-name': 'full-suite'}
)

例

``このレポート では、DeepChecksとWeights & Biasesの使用の威力を示しています

Weights & Biases のインテグレーションに関する質問や問題がある場合は、 DeepChecksのgithubリポジトリに問題を提出してください。私たちが確認し、回答いたします :)

DeepChecks

始め方​

例​

始め方

例