データの可視化

Try in W&B

Try in Colab

W&B Tables を使って表形式のデータを可視化およびクエリします。例えば：

• 異なるモデルが同じテストセットでどのようにパフォーマンスを発揮するか比較する
• データのパターンを特定する
• モデルの予測サンプルを視覚的に確認する
• 誤分類されやすい例をクエリで見つける

上の画像はセマンティックセグメンテーションとカスタムメトリクスを含むテーブルを示しています。このテーブルは W&B ML Course のサンプルプロジェクトで確認できます。

仕組み

Tableは、各列が単一のデータ型を持つ2次元のデータグリッドです。Tablesは、プリミティブ型や数値型、入れ子リスト、辞書、リッチメディア型をサポートします。

Table をログする

数行のコードでテーブルをログします：

• wandb.init(): 結果を追跡するためのrunを作成します。
• wandb.Table(): 新しいテーブルオブジェクトを作成します。
  • columns: 列の名前を設定します。
  • data: テーブルの内容を設定します。
• run.log(): テーブルをログして W&B に保存します。

import wandb

run = wandb.init(project="table-test")
my_table = wandb.Table(columns=["a", "b"], data=[["a1", "b1"], ["a2", "b2"]])
run.log({"Table Name": my_table})

開始方法

• クイックスタート: データテーブルのログ、データの可視化、データのクエリ方法を学びます。
• Tables Gallery: Tables のユースケースの例を参照します。