يمكنك تبسيط مهام سير عمل التعلم الآلي باستخدام Weights & Biases. تتبع التجارب وتصورها والتعاون بشأنها من أجل تطوير ذكاء اصطناعي أسرع وقابل للتكرار.
في مجال التعلُّم الآلي وتطوير الذكاء الاصطناعي، تُعد الإدارة الفعّالة للتجارب وفهم سلوك النموذج أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق النجاح. Weights & Biases (W&B) هي عبارة عن منصة قوية مصممة لتبسيط هذه العمليات، حيث توفر أدوات لتتبع مشاريع التعلم الآلي وتصورها والتعاون في مشاريع التعلم الآلي. وهي تساعد الأفراد والفرق على تحسين سير عملهم، وفهم أداء النموذج، وإعادة إنتاج التجارب، مما يؤدي في النهاية إلى تسريع تطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي.
Weights & Biases هي منصة شاملة لعمليات التعلُّم الآلي (MLOps) مصممة خصيصًا لتعزيز سير عمل ممارسي التعلُّم الآلي والباحثين. وهي بمثابة نظام مركزي لتتبع وتصور كل جانب من جوانب تجارب التعلم الآلي، بدءًا من مجموعات البيانات والمحددات الفائقة إلى مقاييس التدريب وإصدارات النماذج. من خلال توفير نظرة عامة واضحة ومنظمة للعملية التجريبية، يسهّل Weights & Biases تطوير نموذج أفضل، وتعاون أسهل، ونتائج أكثر قابلية للتكرار. يتكامل بسلاسة مع أطر التعلم الآلي الشائعة مثل PyTorch و TensorFlow ، مما يجعله أداة متعددة الاستخدامات لمجموعة واسعة من مشاريع الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تلك التي تستخدم نماذج Ultralytics YOLO .
Weights & Biases مجموعة من الميزات المصممة لتحسين سير عمل التعلُّم الآلي:
Weights & Biases في مجالات متنوعة لتعزيز تطوير التعلم الآلي:
في مجال الرعاية الصحية، يعد تحليل الصور الطبية أمرًا بالغ الأهمية للتشخيص الدقيق وتخطيط العلاج. تستفيد الفرق التي تعمل على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لمهام مثل اكتشاف الأورام باستخدام فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي من Weights & Biases لتتبع ومقارنة أداء النماذج المختلفة وتكوينات التدريب بدقة. من خلال مراقبة مقاييس مثل خسارة التحقق من الصحة والدقة والمساحة تحت المنحنى (AUC) عبر مراحل التدريب، يمكن للباحثين التأكد من أن النماذج تتحسن وتحديد أكثر الأساليب فعالية. ويمكنهم أيضًا تصور تنبؤات العينة للتأكد من أن نموذج الذكاء الاصطناعي يحدد الأورام في الصور الطبية بشكل صحيح، مما يحسن موثوقية أدوات التشخيص المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
تستخدم شركات البيع بالتجزئة نماذج الكشف عن الكائنات لتطبيقات مختلفة، بما في ذلك إدارة المخزون وتحسين مستويات المخزون. من خلال دمج Weights & Biases مع Ultralytics YOLOv8، يمكن لشركات البيع بالتجزئة تتبع أداء نماذجها في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، يمكنهم مراقبة سرعة الاستدلال والدقة واستدعاء النماذج التي تكتشف المنتجات على الرفوف. تسمح هذه التغذية الراجعة في الوقت الفعلي بضبط النماذج لتحقيق الدقة والسرعة المثلى، مما يضمن تتبع المخزون بكفاءة وتقليل نفاد المخزون، وبالتالي تعزيز الكفاءة التشغيلية ورضا العملاء.
وعلى الرغم من وجود أدوات أخرى لتتبع التجارب مثل TensorBoard و MLflow، إلا أن Weights & Biases يميز نفسه بنهجه الشامل الذي يركز على المطور أولاً. وعلى عكس TensorBoard، الذي يركز بشكل أساسي على التصور، و MLflow، الذي يركز على نشر النموذج، يوفر Weights & Biases منصة متكاملة تتفوق في تتبع التجارب والتصور والتعاون الجماعي. إن لوحات المعلومات سهلة الاستخدام والميزات التعاونية تجعلها جذابة بشكل خاص للفرق التي تعمل على مشاريع الذكاء الاصطناعي المعقدة، مما يوفر حلاً قويًا لإدارة دورة حياة التعلم الآلي بأكملها من التجريب إلى تنقيح النموذج.
