데이터 시각화하기
W&B Tables을 사용하여 테이블 형식의 데이터를 시각화하고 쿼리하세요. 예를 들면 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
- 동일한 테스트 세트로 서로 다른 모델의 성능 비교
- 데이터에서의 패턴 식별
- 샘플 모델 예측값의 시각적 확인
- 일반적으로 잘못 분류된 예제를 찾기 위한 쿼리
위의 이미지는 시멘틱 세그멘테이션과 사용자 정의 메트릭이 있는 테이블을 보여줍니다. 이 테이블은 W&B ML 코스의 샘플 프로젝트에서 확인할 수 있습니다.
작동 방식
Table은 각 열에 하나의 데이터 유형이 있는 2차원 데이터 그리드입니다. Tables는 원시와 숫자 유형은 물론 중첩된 리스트, 딕셔너리 및 리치 미디어 유형도 지원합니다.
Table 로그하기
몇 줄의 코드로 테이블을 로깅하세요:
wandb.init(): 결과를 추적할 run을 생성합니다.wandb.Table(): 새로운 테이블 오브젝트를 생성합니다.columns: 열 이름을 설정합니다.data: 테이블의 내용을 설정합니다.
run.log(): 테이블을 로깅하여 W&B에 저장합니다.
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})