DeepChecks
W&B を Deepchecks と統合し、自動テストと実験管理によって ML モデルとデータセットを検証します。
DeepChecks を使うと、機械学習モデルとデータを最小限の手間で検証できます。データの整合性を確認し、分布を調査し、データ分割を検証し、モデルを評価し、異なるモデルを比較できます。このページでは、DeepChecks と W&B のインテグレーションの使い方を説明します。これにより、検証結果やテストスイートを Experiments とあわせてログできます。
詳細は、DeepChecks W&B インテグレーションガイドを参照してください。
個々のチェックをログするだけでなく、DeepChecks のテストスイート全体を W&B にログすることもできます:
この W&B インテグレーションについて質問や問題がある場合は、DeepChecks GitHub リポジトリ で issue を作成してください。こちらで確認し、回答します。
DeepChecks で W&B を使用するには、まず W&B アカウント に登録してください。DeepChecks の W&B インテグレーションでは、1 つのチェックを実行し、その結果を W&B に送信するだけで使い始められます。
このインテグレーションが実際にどのようなものかを確認するには、Deepchecks と W&B を使用してデータとモデルを検証する reportをご覧ください。ここでは、DeepChecks と W&B を一緒に使用する方法を紹介しています。