機械学習モデルの解析に新たな風を! Phoenixを使ってみる - Qiita

機械学習モデルの解析に新たな風を! Phoenixを使ってみる - Qiita

はじめに 本記事では、機械学習モデルの解析ライブラリであるPhoenixを解説します。Phonenixでは、入力...概要を表示 はじめに 本記事では、機械学習モデルの解析ライブラリであるPhoenixを解説します。Phonenixでは、入力データの迅速な可視化やパフォーマンスの確認、問題点の抽出とその改善を手助けなどができます。 上記は埋め込みベクトルをUMAPで次元削減し、HDBSCANでクラスタリングした結果の図です。(全てPhoenixが自動で行ってくれます。) 入力データとモデルの出力を関連づけることでより深い考察が可能である点 クラスタリングや次元削減の結果をもとに特徴のある入力データを特定&Exportでき、今後の改善に活かしやすい点 GitHub https://github.com/Arize-ai/phoenix ドキュメント https://docs.arize.com/phoenix Phoenixとは Phoenixとは、機械学習モデルの迅速な可視化やパフォーマンスの確認、問題点の抽出とその

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