ExampleValidatorパイプラインコンポーネントは、データのトレーニングと提供における異常を識別します。データ内のさまざまなクラスの異常を検出できます。たとえば、次のことができます。
- データ統計をユーザーの期待を体系化するスキーマと比較することにより、妥当性チェックを実行します
- トレーニングとサービングのデータを比較することにより、トレーニングとサービングのスキューを検出します。
- 一連のデータを調べて、データのドリフトを検出します。
ExampleValidatorパイプラインコンポーネントは、StatisticsGenパイプラインコンポーネントによって計算されたデータ統計をスキーマと比較することにより、サンプルデータの異常を識別します。推測されたスキーマは、入力データが満たすことが期待されるプロパティを体系化し、開発者が変更できます。
- 消費：SchemaGenコンポーネントからのスキーマ、およびStatisticsGenコンポーネントからの統計。
- 放出：検証結果
ExampleValidatorおよびTensorFlowデータの検証
ExampleValidatorは、広範囲に使用可能TensorFlowデータの検証をご入力されたデータを検証します。
ExampleValidatorコンポーネントの使用
ExampleValidatorパイプラインコンポーネントは通常、デプロイが非常に簡単で、カスタマイズはほとんど必要ありません。典型的なコードは次のようになります。
validate_stats = ExampleValidator(
statistics=statistics_gen.outputs['statistics'],
schema=schema_gen.outputs['schema']
)
詳細はで利用可能なExampleValidator APIリファレンス。