1 مستودع
Awesome GitHub RepositoriesML Data Integrity Checks
Diagnostic tools for detecting anomalies, missing values, and inconsistencies in machine learning datasets.
Distinct from Data Quality and Testing: Existing candidates are either awesome-lists or focused on data streaming/retrieval, not integrity diagnostics.
Explore 1 awesome GitHub repository matching artificial intelligence & ml · ML Data Integrity Checks. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome ML Data Integrity Checks GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- deepchecks/deepchecks
deepchecks/deepchecks
4,024عرض على GitHubDeepchecks هو إطار عمل للتحقق من نماذج تعلم الآلة ومكتبة اختبار MLOps. يعمل كجناح لجودة بيانات الذكاء الاصطناعي ومقيم للأداء مصمم للتحقق من سلامة وأداء النماذج ومجموعات البيانات من مرحلة البحث وحتى الإنتاج. يعمل المشروع كأداة لمراقبة النماذج لتتبع انحراف البيانات (Data drift) وتدهور الأداء في بيئات الإنتاج. ويسمح بإنشاء مجموعات تحقق مخصصة ويستخدم بنية فحص قابلة للتوصيل (Pluggable check) لأتمتة فحوصات الجودة داخل خطوط أنابيب التكامل المستمر (CI). يغطي إطار العمل مجموعة واسعة من الإمكانيات بما في ذلك التحقق من سلامة البيانات، واكتشاف الانحراف القائم على التوزيع، ومقارنة إصدارات النماذج. ويوفر تحليلاً متخصصاً لرؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغات الطبيعية، إلى جانب أدوات إعداد التقارير التي تحول مقاييس التحقق إلى تقارير مرئية تفاعلية. يدعم النظام النشر في الموقع (On-premises) للحفاظ على خصوصية البيانات والتحكم في البنية التحتية.
Runs a series of checks to identify anomalies, missing values, and inconsistencies in input ML datasets.
Python
