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> Explorez des Projects W&B Tables d’exemple pour la classification d’images, l’audio, l’analyse de texte et d’autres cas d’usage.

# Exemples de Tables

Les sections suivantes mettent en avant quelques façons d’utiliser les Tables :

<div id="view-your-data">
  ### Visualisez vos données
</div>

Consignez des métriques et des médias enrichis pendant l'entraînement du modèle ou l'évaluation, puis visualisez les résultats dans une base de données persistante synchronisée avec le cloud ou avec votre [instance d'hébergement](/fr/platform/hosting).

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/88iR80mZ8tuFCZUU/images/data_vis/tables_see_data.png?fit=max&auto=format&n=88iR80mZ8tuFCZUU&q=85&s=48b2ba81b309cbd7a57fa33700323667" alt="Tableau d’exploration des données" max-width="90%" width="2294" height="1108" data-path="images/data_vis/tables_see_data.png" />
</Frame>

Par exemple, consultez ce tableau qui présente une [répartition équilibrée d'un jeu de données de photos](https://wandb.ai/stacey/mendeleev/artifacts/balanced_data/inat_80-10-10_5K/ab79f01e007113280018/files/data_split.table.json).

<div id="interactively-explore-your-data">
  ### Explorez vos données de manière interactive
</div>

Affichez, triez, filtrez, regroupez, joignez et interrogez des Tables pour mieux comprendre vos données et la performance du modèle, sans avoir à parcourir des fichiers statiques ni à relancer des scripts d'analyse.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/wKCrMJZKG3PxyJhv/images/data_vis/explore_data.png?fit=max&auto=format&n=wKCrMJZKG3PxyJhv&q=85&s=e035833e1e3aacf8d12ba243e5c2394e" alt="Comparaison audio" max-width="90%" width="2058" height="1084" data-path="images/data_vis/explore_data.png" />
</Frame>

Par exemple, consultez ce rapport sur l'[audio avec transfert de style](https://wandb.ai/stacey/cshanty/reports/Whale2Song-W-B-Tables-for-Audio--Vmlldzo4NDI3NzM).

<div id="compare-model-versions">
  ### Comparer les versions de modèles
</div>

Comparez rapidement les résultats selon différentes époques d'entraînement, différents jeux de données, choix d'hyperparamètres, architectures de modèle, etc.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/wKCrMJZKG3PxyJhv/images/data_vis/compare_model_versions.png?fit=max&auto=format&n=wKCrMJZKG3PxyJhv&q=85&s=be2e0be1d8b93756f189d2118184d246" alt="Comparaison de modèles" max-width="90%" width="2284" height="1334" data-path="images/data_vis/compare_model_versions.png" />
</Frame>

Par exemple, consultez ce tableau qui compare [deux modèles sur les mêmes images de test](https://wandb.ai/stacey/evalserver_answers_2/artifacts/results/eval_Daenerys/c2290abd3d7274f00ad8/files/eval_results.table.json#b6dae62d4f00d31eeebf\$eval_Bob).

<div id="track-every-detail-and-see-the-bigger-picture">
  ### Suivre chaque détail et voir la vue d'ensemble
</div>

Zoomez pour visualiser une prédiction spécifique à une étape précise. Dézoomez pour consulter les statistiques agrégées, identifier les schémas d'erreurs et comprendre les axes d'amélioration. Cet outil permet de comparer des étapes issues d'un même entraînement du modèle, ou des résultats provenant de différentes versions du modèle.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/88iR80mZ8tuFCZUU/images/data_vis/track_details.png?fit=max&auto=format&n=88iR80mZ8tuFCZUU&q=85&s=41aa05be7834e82dad561bc85c566528" alt="Suivi des détails d'une expérience" width="2502" height="1374" data-path="images/data_vis/track_details.png" />
</Frame>

Par exemple, consultez cet exemple de tableau qui analyse les résultats [après une puis cinq époques sur le jeu de données MNIST](https://wandb.ai/stacey/mnist-viz/artifacts/predictions/baseline/d888bc05719667811b23/files/predictions.table.json#7dd0cd845c0edb469dec).

<div id="example-projects-with-wb-tables">
  ## Exemples de Projects avec W\&B Tables
</div>

Voici quelques Projects W\&B concrets qui utilisent W\&B Tables.

<div id="image-classification">
  ### Classification d’images
</div>

Lisez [Visualiser les données pour la classification d’images](https://wandb.ai/stacey/mendeleev/reports/Visualize-Data-for-Image-Classification--VmlldzozNjE3NjA), suivez le [Colab Nature sur la visualisation des données](https://wandb.me/dsviz-nature-colab) ou explorez le [contexte Artifacts](https://wandb.ai/stacey/mendeleev/artifacts/val_epoch_preds/val_pred_gawf9z8j/2dcee8fa22863317472b/files/val_epoch_res.table.json) pour voir comment un CNN identifie dix types d’êtres vivants (plantes, oiseaux, insectes, etc.) à partir de photos d’[iNaturalist](https://www.inaturalist.org/pages/developers).

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/88iR80mZ8tuFCZUU/images/data_vis/image_classification.png?fit=max&auto=format&n=88iR80mZ8tuFCZUU&q=85&s=89072ad38f14c052c3fb4d178a55ba2a" alt="Comparez la répartition des étiquettes réelles dans les prédictions de deux modèles différents." max-width="90%" width="2234" height="772" data-path="images/data_vis/image_classification.png" />
</Frame>

<div id="audio">
  ### Audio
</div>

Interagissez avec des Tables audio dans [Whale2Song - W\&B Tables for Audio](https://wandb.ai/stacey/cshanty/reports/Whale2Song-W-B-Tables-for-Audio--Vmlldzo4NDI3NzM) sur le transfert de timbre. Vous pouvez comparer un chant de baleine enregistré à une version synthétisée de la même mélodie jouée sur un instrument comme le violon ou la trompette. Vous pouvez également enregistrer vos propres morceaux et explorer leurs versions synthétisées dans W\&B avec l’[audio transfer Colab](http://wandb.me/audio-transfer).

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/wKCrMJZKG3PxyJhv/images/data_vis/audio.png?fit=max&auto=format&n=wKCrMJZKG3PxyJhv&q=85&s=592c853ec866c4d09fc097a37b476f34" alt="Exemple de table audio" max-width="90%" width="1606" height="1130" data-path="images/data_vis/audio.png" />
</Frame>

<div id="text">
  ### Texte
</div>

Parcourez des échantillons de texte issus des données d'entraînement ou générés en sortie, regroupez-les dynamiquement selon les champs pertinents et alignez votre évaluation entre différentes variantes de modèle ou différents paramètres d'expérience. Affichez le texte en Markdown ou utilisez le mode de diff visuel pour comparer des textes. Voir le [rapport de génération de texte Shakespeare](https://wandb.ai/stacey/nlg/reports/Visualize-Text-Data-Predictions--Vmlldzo1NzcwNzY) pour un exemple de RNN basé sur les caractères.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/88iR80mZ8tuFCZUU/images/data_vis/shakesamples.png?fit=max&auto=format&n=88iR80mZ8tuFCZUU&q=85&s=15c8c4e334acdfe8dffdd1cc6fa33fd1" alt="Doubler la taille de la couche cachée donne des complétions de prompt un peu plus créatives." max-width="90%" width="2048" height="975" data-path="images/data_vis/shakesamples.png" />
</Frame>

<div id="video">
  ### Vidéo
</div>

Parcourez et regroupez les vidéos enregistrées pendant l'entraînement pour mieux comprendre vos modèles. Voici un premier exemple utilisant le [benchmark SafeLife](https://wandb.ai/safelife/v1dot2/benchmark) pour des agents de RL cherchant à [minimiser les effets secondaires ](https://wandb.ai/stacey/saferlife/artifacts/video/videos_append-spawn/c1f92c6e27fa0725c154/files/video_examples.table.json)

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/88iR80mZ8tuFCZUU/images/data_vis/video.png?fit=max&auto=format&n=88iR80mZ8tuFCZUU&q=85&s=2282bc2e2259dee2201e3eafcbbd904b" alt="Parcourez facilement les quelques agents qui ont réussi" max-width="90%" width="2176" height="568" data-path="images/data_vis/video.png" />
</Frame>

<div id="tabular-data">
  ### Données tabulaires
</div>

Consultez un rapport sur la façon de [fractionner et prétraiter des données tabulaires](https://wandb.ai/dpaiton/splitting-tabular-data/reports/Tabular-Data-Versioning-and-Deduplication-with-Weights-Biases--VmlldzoxNDIzOTA1), avec gestion des versions et suppression des doublons.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/88iR80mZ8tuFCZUU/images/data_vis/tabs.png?fit=max&auto=format&n=88iR80mZ8tuFCZUU&q=85&s=50a097f6ac3c1b055c13f501006809e2" alt="Flux de travail Tables et Artifacts" max-width="90%" width="1234" height="361" data-path="images/data_vis/tabs.png" />
</Frame>

<div id="comparing-model-variants-semantic-segmentation">
  ### Comparer des variantes de modèle (segmentation sémantique)
</div>

Un [notebook interactif](https://wandb.me/dsviz-cars-demo) et un [exemple en direct](https://wandb.ai/stacey/evalserver_answers_2/artifacts/results/eval_Daenerys/c2290abd3d7274f00ad8/files/eval_results.table.json#a57f8e412329727038c2\$eval_Ada) montrant la journalisation dans Tables pour la segmentation sémantique et la comparaison de différents modèles. Essayez vos propres requêtes [dans cette Table](https://wandb.ai/stacey/evalserver_answers_2/artifacts/results/eval_Daenerys/c2290abd3d7274f00ad8/files/eval_results.table.json).

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/wKCrMJZKG3PxyJhv/images/data_vis/comparing_model_variants.png?fit=max&auto=format&n=wKCrMJZKG3PxyJhv&q=85&s=f385a5f4e6d74f2ba4101c215e8379f6" alt="Trouvez les meilleures prédictions de deux modèles sur le même jeu de test" max-width="90%" width="2208" height="1096" data-path="images/data_vis/comparing_model_variants.png" />
</Frame>

<div id="analyzing-improvement-over-training-time">
  ### Analyser l’amélioration au fil de l’entraînement
</div>

Un rapport détaillé expliquant comment [visualiser les prédictions au fil du temps](https://wandb.ai/stacey/mnist-viz/reports/Visualize-Predictions-over-Time--Vmlldzo1OTQxMTk), ainsi que le [notebook interactif](https://wandb.me/dsviz-mnist-colab) qui l’accompagne.