論文の概要: Deepchecks: A Library for Testing and Validating Machine Learning Models and Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08491v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 09:37:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 00:18:08.184420
• Title: Deepchecks: A Library for Testing and Validating Machine Learning Models and Data
• Title（参考訳）: Deepchecks: マシンラーニングモデルとデータのテストと検証のためのライブラリ
• Authors: Shir Chorev, Philip Tannor, Dan Ben Israel, Noam Bressler, Itay Gabbay, Nir Hutnik, Jonatan Liberman, Matan Perlmutter, Yurii Romanyshyn, Lior Rokach
• Abstract要約: Deepchecksは、機械学習モデルとデータを包括的に検証するPythonライブラリである。 我々のゴールは、様々な種類の問題に関連する多くのチェックからなる使いやすいライブラリを提供することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.876608553825227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents Deepchecks, a Python library for comprehensively validating machine learning models and data. Our goal is to provide an easy-to-use library comprising of many checks related to various types of issues, such as model predictive performance, data integrity, data distribution mismatches, and more. The package is distributed under the GNU Affero General Public License (AGPL) and relies on core libraries from the scientific Python ecosystem: scikit-learn, PyTorch, NumPy, pandas, and SciPy. Source code, documentation, examples, and an extensive user guide can be found at \url{https://github.com/deepchecks/deepchecks} and \url{https://docs.deepchecks.com/}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習モデルとデータを包括的に検証するPythonライブラリであるDeepchecksを提案する。 私たちの目標は、モデル予測パフォーマンス、データ完全性、データ分散ミスマッチなど、さまざまなタイプの問題に関連する多くのチェックからなる、使いやすいライブラリを提供することです。 このパッケージはGNU Affero General Public License (AGPL)の下で配布されており、科学的なPythonエコシステムのコアライブラリであるScikit-learn、PyTorch、NumPy、pandas、SciPyに依存している。 ソースコード、ドキュメント、例、および広範なユーザーガイドは、 \url{https://github.com/deepchecks/deepchecks} と \url{https://docs.deepchecks.com/} にある。

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