【OSS】Uber、機械学習用ビジュアルデバッグツール「Manifold」をオープンソースリリース---モデル全体のパフォーマンス問題を特定

Manifoldとは

Manifoldは、エンジニアや科学者が、MLデータスライスとモデル全体のパフォーマンス問題を特定し、データのサブセット間の機能分布の違いを明らかにすることで根本原因を診断するのに役立つデバッグツール。

「Apache License 2.0」で提供されている。

→GitHub　→uber/manifold

主な特徴

●一般的なバイナリ分類と回帰モデルのデバッグに対するモデルに依存しないサポート
●表フィーチャ入力の視覚化サポート---数値、カテゴリ、地理空間フィーチャタイプ
●「Jupyter Notebook」統合---インタラクティブコンピューティング用Webベースノートブック環境
●インタラクティブなデータスライシングおよびパフォーマンス比較---インスタンスごとの予測損失およびその他の機能値に基づく

パッケージバージョン

Manifoldのオープンソースバージョンにはnpmパッケージバージョンが付属し、Jupyter Notebookバインディングの場合はPythonパッケージバージョンが付属している。

以上、下記URLからの要約
https://eng.uber.com/manifold-open-source/