Deepchecks: включение автоматического тестирования ваших моделей машинного обучения.

Введение

Deepchecks – это инновационный пакет Python с открытым исходным кодом, который призван упростить и улучшить процесс реализации автоматизированного тестирования моделей машинного обучения (ML). Он выходит за рамки традиционных платформ тестирования, предоставляя современные передовые методы проверки машинного обучения и набор тестов по умолчанию, которые можно легко интегрировать в существующие конвейеры машинного обучения.

С помощью Deepchecks разработчики могут начать включать автоматизированное тестирование на ранних стадиях своего рабочего процесса и постепенно наращивать наборы тестов по мере их продвижения. В этой статье мы рассмотрим различные аспекты Deepchecks и то, как они могут революционизировать способы проверки и поддержки моделей машинного обучения.

Почему Deepchecks?

Deepchecks предлагает несколько привлекательных функций, которые отличают его от других сред тестирования и делают его привлекательным выбором для практиков машинного обучения:

Всестороннее тестирование машинного обучения:

Deepchecks предоставляет широкий спектр проверок и проверок моделей и данных машинного обучения. К ним относятся тесты на производительность модели, целостность данных, несоответствия распределения и многое другое. Охватывая широкий спектр вопросов, Deepchecks обеспечивает тщательную оценку и проверку моделей машинного обучения.

Читаемые результаты теста:

Одной из выдающихся особенностей Deepchecks является возможность представлять результаты тестов в удобном для человека формате. Пакет включает в себя тщательно продуманные интерпретации, которые позволяют как экспертам, так и новичкам в машинном обучении понять, что пошло не так и как это исправить. Это делает процесс отладки намного более эффективным и помогает командам быстро выявлять и устранять проблемы.

Свежий взгляд на тестирование машинного обучения:

В отличие от многих других инструментов, которые пытаются применить традиционные методы разработки программного обеспечения к области машинного обучения, Deepchecks использует методичный и свежий подход к тестированию машинного обучения. Он признает фундаментальные различия между машинным обучением и традиционной разработкой программного обеспечения и соответствующим образом переопределяет процесс тестирования. Такой подход гарантирует, что модели машинного обучения оцениваются с учетом их уникальных характеристик.

Простая интеграция с существующими конвейерами:

Deepchecks предназначен для беспрепятственной интеграции в существующие конвейеры машинного обучения. Разработчики могут легко включать тесты Deepchecks в свои рабочие процессы и настраивать их в соответствии со своими конкретными потребностями. Эта гибкость позволяет командам внедрять Deepchecks, не нарушая существующие процессы и рабочие процессы.

Сквозной конвейер машинного обучения

напишите по одному предложению для каждого вместо двух

этапы конвейера машинного обучения прием предварительная обработка обучение оценка развертывание производство

ОТВЕТ | МОДЕЛЬ ФИНД

Прием. На этапе приема данные собираются из различных источников, таких как базы данных или API, и подготавливаются для использования в конвейере машинного обучения. Этот процесс может включать очистку, организацию и преобразование данных, чтобы убедиться, что они находятся в подходящем формате для последующих шагов.
Предварительная обработка. Во время предварительной обработки собранные данные преобразуются и подготавливаются для обучения модели машинного обучения. Этот шаг включает в себя такие задачи, как очистка данных, извлечение признаков, разработка признаков, нормализация данных и обработка пропущенных значений, чтобы убедиться, что данные находятся в подходящем формате и представлении для этапов обучения и оценки.
Обучение. На этапе обучения модель машинного обучения обучается на предварительно обработанных данных. Модель учится на входных данных и настраивает свои внутренние параметры, чтобы делать прогнозы или классификации на основе предоставленных обучающих примеров. Процесс обучения включает в себя выбор подходящего алгоритма, определение архитектуры модели и оптимизацию производительности модели с использованием таких методов, как градиентный спуск или обратное распространение ошибки.
Оценка. На этапе оценки оценивается производительность обученной модели машинного обучения с использованием отдельных наборов данных, обычно называемых проверочными или тестовыми наборами. Показатели оценки, такие как точность, воспроизводимость, полнота, показатель F1 и площадь под кривой (AUC), помогают определить, соответствует ли модель желаемым критериям производительности или требуются дополнительные корректировки.
Развертывание.После того как модель была оценена и признана удовлетворительной, она развертывается в производственной среде, где она может делать прогнозы или классифицировать новые, невидимые данные. Развертывание включает в себя интеграцию модели в приложение или систему, которые могут использовать свои прогнозы в режиме реального времени, например, создание API, веб-сервисов или других интерфейсов для взаимодействия с моделью и предоставления ей новых данных для вывода.
Производство. На этапе производства развернутая модель активно используется для непрерывного прогнозирования или классификации. Мониторинг и поддержание производительности модели в производственной среде необходимо для обеспечения ее точности и надежности с течением времени. Это может включать мониторинг дрейфа данных, периодическое переобучение модели и обновление модели по мере появления новых данных или изменения бизнес-требований.

Костюмы Deepcheck интегрированы в этот конвейер машинного обучения для автоматизации потока и выполнения проверки и проверки целостности, проверки проверки и оценки модели на основе проверок.

Применение Deepchecks в междисциплинарных областях:

Костюмы целостности данных:

Data Suits (сбор чеков) проверяет целостность и качество данных. Набор проверочных проверок, таких как проверка отсутствующих значений, выбросов, дубликатов и непротиворечивости данных.

Некоторые общие проверки:

Целостность данныхСмешанные нули, процент пустых значений, несоответствие строк, длина строки выходит за пределы, корреляция меток функций, является единственным значением, корреляция функций функций, информация о столбцах, дисбаланс классов, обнаружение выборки выбросов, корреляция меток идентификаторов, конфликтующие метки, дубликаты данных, специальные Символы, смешанные типы данных.

Подтверждение тестов поезда:

Обеспечивает правильность разделения и репрезентативность данных по разбиениям. Проверьте согласованность распределения между разбиениями.

Некоторые общие проверки:

Полезность обучающего тестового сплита:

Обеспечивает беспристрастную оценку моделей машинного обучения путем разделения данных на отдельные обучающие и тестовые наборы.
Выявление потенциальных проблем с утечкой данных между обучающими и тестовыми наборами данных.
Позволяет сравнивать производительность модели в обучающих и тестовых наборах данных, помогая обнаруживать переоснащение или недообучение.
Выделите дрейф признаков и многомерный дрейф между обучающими и тестовыми наборами данных.

Костюмы для оценки моделей:

Тщательный анализ производительности модели перед ее развертыванием.
Оценка предлагаемой модели на этапе выбора и оптимизации модели.
Проверка производительности модели на новом пакете данных.

Некоторые распространенные проверки:

Оценка модели:

Оценивайте производительность своей модели перед развертыванием, во время выбора и оптимизации модели или при работе с новыми пакетами данных.
Обеспечивает простую интерпретацию ошибок в моделях данных и машинного обучения для практической реализации.
Создает интерпретируемые и полезные отчеты, которые помогают анализировать расхождения в данных.
Обеспечьте надежность и надежные результаты моделей машинного обучения, протестированных и проверенных на данных в реальном времени или изменяющихся параметрах.