DebiAI: Open-Source Toolkit for Data Analysis, Visualisation and Evaluation in Machine Learning - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

DebiAI: Open-Source Toolkit for Data Analysis, Visualisation and Evaluation in Machine Learning

Tom Mansion
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1349356
Raphaël Braud
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1349357
Ahmed Amrani
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1349358
Sabrina Chaouche
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1349359
Faouzi Adjed
Loïc Cantat
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 751231
  • IdHAL : loic-cantat

Résumé

DebiAI is an open-source tool designed for data analysis, visualization, as well as evaluation and comparison of machine learning (ML) models. It is intended to be used both at the stage of the project data preparation, and for the evaluation of the ML models performances. It has a rich and user-friendly graphical interface that allows to visualize, analyze, select, edit and annotate data and metadata, as well as for bias detection and contextual evaluation of ML models. The tool relies on a generic data model, making it applicable to any type of ML task: classification, regression, object detection in images and more. It is an open source code distributed under the Apache License, Version 2.0. The code is publicly available (https://github.com/debiai) and further information along with guidelines for the users can be found on its dedicated website (https://debiai.irt-systemx.fr).
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence
Copyright (Tous droits réservés)
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Licence
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Dates et versions

hal-04446930 , version 1 (08-02-2024)

Licence

Copyright (Tous droits réservés)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04446930 , version 1

Citer

Tom Mansion, Raphaël Braud, Ahmed Amrani, Sabrina Chaouche, Faouzi Adjed, et al.. DebiAI: Open-Source Toolkit for Data Analysis, Visualisation and Evaluation in Machine Learning. 20th International Conference on Autonomic and Autonomous Systems (ICAS), Mar 2024, Athena, Greece. ⟨hal-04446930⟩
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