테이블 갤러리

다음 섹션은 테이블을 사용할 수 있는 몇 가지 방법을 강조합니다:

데이터 보기

모델 트레이닝 또는 평가 중에 메트릭과 풍부한 미디어를 기록하고, 클라우드 또는 호스팅 인스턴스에 동기화된 지속적인 데이터베이스에서 결과를 시각화하십시오.

예를 들어, 사진 데이터셋의 균형잡힌 분할을 보여주는 이 테이블을 확인하세요.

데이터를 상호작용적으로 탐색하기

데이터와 모델 성능을 이해하기 위해 테이블을 보고, 정렬하고, 필터링하고, 그룹화하고, 조인하고, 쿼리하세요. 정적 파일을 탐색하거나 분석 스크립트를 다시 실행할 필요가 없습니다.

예를 들어, 스타일 전송된 오디오에 대한 이 리포트를 보십시오.

모델 버전 비교하기

다른 트레이닝 에포크, 데이터셋, 하이퍼파라미터 선택, 모델 아키텍처 등에서 결과를 빠르게 비교하십시오.

예를 들어, 동일한 테스트 이미지에 대한 두 모델을 비교하는 이 테이블을 보십시오.

모든 세부 사항 추적하고 큰 그림 보기

특정 예측값을 특정 단계에서 확대하여 시각화하십시오. 집계 통계를 보고, 오류 패턴을 식별하고, 개선 기회를 이해하려면 축소하십시오. 이 툴은 단일 모델 트레이닝의 단계를 비교하거나 다른 모델 버전 간의 결과를 비교하는 데 사용할 수 있습니다.

예를 들어, MNIST 데이터셋에서 한 에포크와 다섯 에포크 후의 결과를 분석하는 예시 테이블을 보십시오.

W&B 테이블을 사용하는 예시 프로젝트

다음은 W&B 테이블을 사용하는 실제 W&B 프로젝트들을 강조합니다.

이미지 분류

이 리포트를 읽거나, 이 콜랩을 따라하거나, iNaturalist 사진에서 식물, 새, 곤충 등 열 가지 유형의 생물을 식별하는 CNN을 보는 이 아티팩트 컨텍스트를 탐색하세요.

오디오

이 리포트에서 탬버 전송에 대해 오디오 테이블과 상호 작용하세요. 바이올린이나 트럼펫과 같은 악기에서 녹음된 고래 노래와 동일한 멜로디의 합성 버전을 비교할 수 있습니다. 이 콜랩에서 자신의 노래를 녹음하고 W&B에서 합성된 버전을 탐색할 수도 있습니다.

텍스트

트레이닝 데이터 또는 생성된 출력에서 텍스트 샘플을 탐색하고, 관련 필드별로 동적으로 그룹화하고, 모델 변형이나 실험 설정 전반에 걸쳐 평가를 정렬하세요. 텍스트를 마크다운으로 렌더링하거나 텍스트를 비교하기 위해 시각적 차이 모드를 사용하세요. 이 리포트에서 셰익스피어를 생성하기 위한 간단한 문자 기반 RNN을 탐색하세요.

비디오

트레이닝 중에 기록된 비디오를 탐색하고 집계하여 모델을 이해하세요. 여기 SafeLife 벤치마크를 사용한 초기 예시가 있으며, RL 에이전트가 부작용을 최소화하는 것을 목표로 합니다.

테이블 데이터

버전 관리와 중복 제거를 사용하여 테이블 데이터를 분리하고 전처리하는 방법에 대한 리포트를 보십시오.

모델 변형 비교하기 (시멘틱 세그멘테이션)

시멘틱 세그멘테이션을 위한 테이블을 기록하고 다른 모델을 비교하는 대화형 노트북과 라이브 예시입니다. 이 테이블에서 자신의 쿼리를 시도해 보세요.

트레이닝 시간에 따른 개선 분석하기

시간에 따른 예측값을 시각화하는 방법에 대한 자세한 리포트와 함께하는 대화형 노트북.