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Manifold: Ubers Debugging-Tool für Machine-Learning-Modelle wird Open Source

Uber-Auto in Moskau. (Foto: Vaalaa / Shutterstock)

Mit Ubers Debuggung-Tool Manifold lassen sich etwaige Probleme in Machine-Learning-Modellen aufdecken. Jetzt hat der Ride-Sharing-Dienst die Software unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht.

2019 hat Uber mit Manifold ein visuelles Werkzeug vorgestellt, das der Dienstleister intern zum Debuggen von Machine-Learning-Modellen einsetzt. Jetzt hat Uber das Tool als Open-Source-Software veröffentlicht. Manifold funktioniert als modellagnostisches Visualisierungs-Tool, das Entwicklern beim Aufspüren von Performanceproblemen hilft. Mithilfe der Software sollen Entwickler erkennen können, welche Datenteilmenge zu ungenauen Vorhersagen führt. So lassen sich auch verschiedene Modelle miteinander vergleichen.

Manifold: Uber stellt visuelles Debugging-Werkzeug für Machine-Learning-Modelle unter Open-Source-Lizenz. (Screenshot: Uber)

Manifold: Uber stellt visuelles Debugging-Werkzeug für Machine-Learning-Modelle unter Open-Source-Lizenz. (Screenshot: Uber)

Manifold verfügt über eine Integration in Jupyter Notebook und soll sich so ohne größeren Aufwand in bestehende Workflows einbinden lassen. Mit der Software können unterschiedliche Algorithmentypen verglichen werden. Außerdem lassen sich numerische, kategorische und geografische Daten damit bildlich darstellen.

Manifold: Ubers Machine-Learning-Tool steht auf GitHub bereit

Manifold steht ab sofort unter der freien Apache-2.0-Lizenz und steht als npm-Paket zum Download bereit. Der Quellcode findet sich auf GitHub. Dort findet sich auch eine Auflistung der verfügbaren Funktionen. Wer will, kann auch eine von Uber ins Netz gestellte Demoinstanz des Tools nutzen, um sich damit vertraut zu machen.

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