DeepChecks

DeepChecksは、データの整合性の検証、分布の検査、データ分割の検証、モデルの評価、異なるモデル間の比較など、機械学習モデルとデータの検証を簡単に行うことができます。

はじめに

Weights & BiasesとDeepChecksを一緒に使うには、まずこちらからWeights & Biasesのアカウントに登録してください。こちら。Weights & BiasesとDeepChecksを統合することで、次のように簡単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する
from deepchecks.checks import ModelErrorAnalysis

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

# その結果をwandbにプッシュする
result.to_wandb()

Weights & Biases に DeepChecks のテストスイート全体を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 のテストスイートを作成して実行
suite_result = full_suite().run(...)

# これらの結果を wandb にプッシュ
# ここで必要な wandb.init の設定と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 は、DeepChecks と Weights & Biases を使った力を示しています。

この Weights & Biases の統合についての質問や問題がありますか？DeepChecks の github リポジトリで issue を開いてください。それを確認し、解答をお届けします :)

DeepChecks

はじめに​

例​

はじめに

例