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 DeepChecks は、データの整合性の検証、分布の確認、データ分割の検証、モデルの評価、および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最小限の労力で行うことができます。 DeepChecks と wandb のインテグレーションについて詳しく読む ->

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はじめに

DeepChecks を Weights & Biases と共に使用するには、まず こちら で 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 における Weights & Biases のインテグレーションにより、以下のように素早く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()

# 結果を wandb にプッシュ
result.to_wandb()
また、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 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 の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"})

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例

“このレポート は、DeepChecks と Weights & Biases を使用することの強力さを示しています
この Weights & Biases インテグレーションに関して質問や問題がある場合は、DeepChecks github リポジトリにイシューを開いてください。対応し、ご回答いたします :)