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一行のコードでHuggingfaceのデータセットを対話的に探索する

ハギング フェイス データセットライブラリは、70,000以上の公開データセットにアクセスするだけでなく、カスタムデータセットのための非常に便利なデータ準備パイプラインも提供しています。 Renumics Spotlightを使用すると、データ内の重要なクラスターを特定するためのインタラクティブな可視化を作成することができます。SpotlightはHugging Faceデータセット内のデータセマンティクスを理解しているため、たった1行のコードで始めることができます： import datasetsfrom renumics import spotlightds = datasets.load_dataset('speech_commands', 'v0.01', split='validation')spotlight.show(ds) Spotlightを使用すると、予測や埋め込みなどのモデル結果を活用して、データセグメントやモデルの失敗モードに対するより深い理解を得ることができます： ds_results = datasets.load_dataset('renumics/speech_commands-ast-finetuned-results', 'v0.01', split='validation')ds = datasets.concatenate_datasets([ds, ds_results],…