1-3. 作成したスキーマから型を取り出したい (infer / shape / element / keyof)
Pythonスキーマバリデーションライブラリ比較 (pydantic, marshmallow, attrs, cerberus) ウェブ API の作成など、外部からやってくるデータを安全に捌く上で、スキーマ定義とバリデーションは非常に重要です。 また、特に Python のような動的型付け言語において、内部でもレイヤをまたぐ場合はきちんと定義されたデータモデルを利用することで、知らない間にデータモデルが変わっていた、というようなケースを防ぐことができます。 Python には標準でスキーマバリデーションライブラリがないため 3rd パーティのものを使うことになりますが、様々なライブラリがあるので比較してみました。 比較対象のライブラリ概要※Python バージョンは 3.9.0 を利用します。 lib versionGithub Star (202
TypeScript (4.7 時点) において, 文字列に付けられる型には以下の 3 つ (とそのユニオン型) があります. 文字列型 string 文字列リテラル型 ("foo" など) テンプレートリテラル型 (`data-${string}` など) これらのうち, 実行時の入力, 特に事前にパターンが想定されていないような任意の入力が含まれるような文字列に対しては, string や string を含むテンプレートリテラル型を付けることはできても, 文字列リテラル型を付けることはできません. 文字列リテラル型を付けるためには型検査時 (実行の前) に入力文字列の内容がわかっている必要があるので, まあそれはそうですね. このことを利用して, 実行時の入力を含む文字列を与えようとすると型検査に失敗するような関数を作ることができそうです. まずは与えられた型が文字列リテラル型, ま
Breck, Eric, et al. "Data validation for machine learning." Conference on Systems and Machine Learning (SysML). https://mlsys.org/Conferences/2019/doc/2019/167.pdf . 2019. 読み手のコンテキスト現職で機械学習予測モデルをプロダクトに投入する様になって3年程経った。そうもなると開発時に想定していた訓練データの分布と現状の分布が乖離して、予測の動作不良を引き起すケースがしばしば見られる様になった。明らかな予測の不具合として目立っていなくとも性能が落ちている部分はもっとあるはずで、これに早く気づいて対応したいモチベーションがある。かつ運用専任メンバーはいないので、できるだけ運用は手を抜きたい。概要著者らはData Validat
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