Visualisez vos données
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.
Explorez vos données de manière interactive
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.
Comparer les versions de modèles
Comparez rapidement les résultats selon différentes époques d’entraînement, différents jeux de données, choix d’hyperparamètres, architectures de modèle, etc.
Suivre chaque détail et voir la vue d’ensemble
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.
Exemples de Projects avec W&B Tables
Voici quelques Projects W&B concrets qui utilisent W&B Tables.Classification d’images
Lisez Visualiser les données pour la classification d’images, suivez le Colab Nature sur la visualisation des données ou explorez le contexte Artifacts pour voir comment un CNN identifie dix types d’êtres vivants (plantes, oiseaux, insectes, etc.) à partir de photos d’iNaturalist.
Audio
Interagissez avec des Tables audio dans Whale2Song - W&B Tables for Audio 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.
Texte
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 pour un exemple de RNN basé sur les caractères.
Vidéo
Parcourez et regroupez les vidéos enregistrées pendant l’entraînement pour mieux comprendre vos modèles. Voici un premier exemple utilisant le benchmark SafeLife pour des agents de RL cherchant à minimiser les effets secondaires
Données tabulaires
Consultez un rapport sur la façon de fractionner et prétraiter des données tabulaires, avec gestion des versions et suppression des doublons.
Comparer des variantes de modèle (segmentation sémantique)
Un notebook interactif et un exemple en direct montrant la journalisation dans Tables pour la segmentation sémantique et la comparaison de différents modèles. Essayez vos propres requêtes dans cette Table.