これは、whylogs という名前の Linux アプリで、最新リリースは v1.3.10sourcecode.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
Whylogs という名前のこのアプリを OnWorks で無料でオンラインでダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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なぜログ
DESCRIPTION
Whylogs は、あらゆる種類のデータをログに記録するためのオープンソース ライブラリです。 Whylogs を使用すると、ユーザーはデータセットの変更を追跡するために使用できるデータセットの概要 (whylogs プロファイルと呼ばれる) を生成できます。 データ制約を作成して、データが期待どおりに表示されているかどうかを確認できます。 データセットに関する主要な概要統計を迅速に視覚化します。 Whylogs プロファイルは、whylogs ライブラリの中核です。 これらは、分布 (単純な平均値、中央値、標準偏差の尺度をはるかに超えたもの)、欠損値の数、構成可能な幅広いカスタム メトリックなど、データの重要な統計特性をキャプチャします。 これらの要約統計を取得することで、データを正確に表現し、冒頭で説明したすべてのユースケースを有効にすることができます。
特徴
- モデル入力フィーチャのデータ ドリフトを検出する
- トレーニングとサービスのスキュー、コンセプトのドリフト、モデルのパフォーマンス低下を検出
- モデル入力またはデータ パイプラインのデータ品質を検証する
- 大規模なデータセットの探索的データ分析を実行する
- ML 実験のデータ分布とデータ品質を追跡する
- 組織全体でのデータ監査とガバナンスを有効にする
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/whylogs.mirror/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
