Optimize your machine learning workflows with Weights & Biases: track, visualize, and collaborate seamlessly on AI experiments with ease!
Weights & Biases (W&B) هي منصة قوية لعمليات التعلم الآلي (MLOps) مصممة لمساعدة المطورين والباحثين على تتبع تجارب التعلم الآلي وتصورها وتحسينها. من خلال تمكين التعاون السلس وتقديم أدوات تصور متقدمة، تعمل W&B على تعزيز كفاءة بناء نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها. وهي تتكامل بسلاسة مع أطر عمل التعلم الآلي الشائعة مثل PyTorch و TensorFlow ، مما يجعلها متاحة للفرق والأفراد الذين يعملون على مشاريع الذكاء الاصطناعي المتنوعة.
1. تتبع التجارب
يتيح للمستخدمين تسجيل ومراقبة جوانب مختلفة من تجاربهم، مثل المعلمات الفائقة، وخسارة التدريب، ودقة التحقق من الصحة، وتكوينات النموذج. يعمل هذا التتبع المركزي على تبسيط عملية تحليل التجارب التي تحقق أفضل النتائج.
2. تصور البيانات
من خلال لوحات المعلومات التفاعلية، توفر شركة W&B تصورات في الوقت الفعلي لمقاييس مثل الدقة والدقة والخسارة. تساعد هذه التصورات في تحديد الاتجاهات أو الحالات الشاذة أو مجالات التحسين أثناء تدريب النموذج واختباره. على سبيل المثال، يمكنك تتبع مقاييس أداء الكشف عن الكائنات مثل متوسط متوسط الدقة (mAP) عند العمل على Ultralytics YOLO النماذج.
3. أدوات التعاون
W&B تسهل تعاون الفريق من خلال السماح للمستخدمين بمشاركة نتائج التجارب والتكوينات والرؤى. هذا مفيد بشكل خاص للفرق الموزعة التي تعمل على مشاريع واسعة النطاق حيث يكون الاتساق والشفافية أمرًا بالغ الأهمية.
4. إمكانيات التكامل
يدعم W&B التكامل السلس مع أطر التعلم الآلي مثل PyTorchTensorFlow و Keras. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدامه جنبًا إلى جنب مع منصات مثل Ultralytics HUB، مما يعزز سير العمل للمشاريع التي تتضمن اكتشاف الكائنات أو تصنيف الصور أو تجزئة النماذج.
Weights & Biases على نطاق واسع في مختلف المجالات التي يلعب فيها التعلم الآلي دورًا حاسمًا. وفيما يلي أمثلة على تطبيقاته العملية:
في مجال الرعاية الصحية، يُستخدم W&B بشكل متكرر لتتبع النماذج وتحسينها لمهام مثل التصوير الطبي. على سبيل المثال، قد يستخدم فريق يقوم بتطوير نموذج للكشف عن أورام الدماغ باستخدام فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي W&B لمراقبة فقدان التحقق والدقة عبر الحقب، مما يضمن تحسن النموذج مع كل تكرار. يمكن تبسيط هذه العملية بشكل أكبر باستخدام مجموعات البيانات المنسقة خصيصًا لمهام الذكاء الاصطناعي الطبي.
تستفيد صناعات البيع بالتجزئة من نظام W&B لتحسين نماذج الكشف عن الأشياء لإدارة المخزون. على سبيل المثال، يتيح دمج W&B مع Ultralytics YOLOv8 يسمح للفرق بتتبع سرعات الاستدلال ودقته في الوقت الفعلي. وهذا يمكّن الشركات من الحفاظ على دقة جرد المخزون وتحسين عملياتها.
Weights & Biases تبرز في منظومة MLOps ولكنها تشترك في بعض أوجه التشابه مع أدوات تتبع التجارب الأخرى مثل TensorBoard و MLflow. بينما تركز TensorBoard على التصور وتركز MLflow على النشر، تتفوق W&B في توفير حل شامل لتتبع التجارب وتصورها وإدارتها. ميزاته التعاونية ولوحات المعلومات البديهية تجعله جذاباً بشكل خاص للفرق التي تعمل على مشاريع الذكاء الاصطناعي المعقدة.
تستخدم المؤسسات في مختلف القطاعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والزراعة والتصنيع، تقنية W&B لدفع عجلة الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، في الزراعة، تساعد شركة W&B فرق العمل على تحسين النماذج لمهام مثل مراقبة المحاصيل واكتشاف الآفات. وفي مجال التصنيع، تعمل على تبسيط عملية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي للكشف عن العيوب ومراقبة الجودة.
لمعرفة المزيد حول الاستفادة من Weights & Biases مع Ultralytics YOLO لتحسين سير عمل التعلّم الآلي، استكشف دليل التكاملUltralytics .
.png)
%25202.png)
%25202.png)