Weights & Biases 으로 머신 러닝 워크플로우를 간소화하세요. 실험을 추적, 시각화 및 협업하여 더 빠르고 재현 가능한 AI 개발을 위해 실험을 진행하세요.
Weights & Biases (W&B)는 실험 추적, 데이터 및 모델 버전 관리, 협업을 위한 도구를 제공하여 머신 러닝 워크플로우를 간소화하도록 설계된 플랫폼입니다. 머신 러닝 운영(MLOps)의 중앙 허브 역할을 하며, 개인과 팀이 다음과 같은 AI 모델 개발 및 배포의 복잡성을 관리할 수 있도록 지원합니다. Ultralytics YOLO 모델. 모델 성능, 실험의 재현성, AI 개발 라이프사이클의 전반적인 효율성을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.
Weights & Biases 머신 러닝(ML) 실무자의 생산성 향상을 목표로 하는 종합적인 MLOps 플랫폼입니다. 데이터 세트(예: COCO 또는 Ultralytics HUB를 통해 관리되는 사용자 지정 데이터 세트), 하이퍼파라미터, 정확도 및 손실과 같은 학습 메트릭, 코드 버전 및 결과 모델 가중치 등 ML 실험의 모든 구성 요소를 체계적으로 기록, 추적 및 시각화할 수 있는 방법을 제공합니다. W&B는 명확하고 체계적인 대시보드를 제공함으로써 다양한 실험 실행을 비교하고, 모델을 디버깅하고, 공동 작업자들과 결과를 공유하는 프로세스를 간소화합니다. 다음과 같이 널리 사용되는 프레임워크와 원활하게 통합됩니다. PyTorch 및 TensorFlow와 같은 인기 있는 프레임워크와 원활하게 통합되어 컴퓨터 비전(CV) 에서 자연어 처리(NLP)에 이르기까지 다양한 AI 프로젝트에 적용할 수 있습니다.
가중치 Weights & Biases 플랫폼을 신경망(NN) 내의 '가중치'와 '편향성'의 개념과 구별하는 것이 중요합니다. 신경망에서 weights and biases 향은 모델이 학습 중에 최적화 알고리즘을 사용하여 손실 함수를 최소화하기 위해 조정하는 학습 가능한 매개변수입니다. 가중치는 뉴런 간의 연결 강도를 결정하고 편향은 오프셋을 제공하여 활성화 함수 임계값을 변경할 수 있도록 합니다. 가중치 Weights & Biases 플랫폼은 이러한 신경망 매개변수에 대한 최적의 값을 찾기 위한 실험을 추적하고 관리하는 데 사용되는 도구입니다. 문서에서 Ultralytics W&B를 통합하는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
Weights & Biases ML 수명 주기를 지원하는 여러 기능을 제공합니다:
Weights & Biases 머신러닝 개발 프로세스를 개선하기 위해 다양한 산업 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
Weights & Biases ML 수명 주기를 관리하기 위한 구조화된 환경을 제공함으로써 팀이 더 나은 모델을 더 빠르게 구축하고 AI 개발에서 협업과 재현성을 촉진할 수 있도록 도와줍니다. 공식 문서를 통해 W&B를 Ultralytics 프로젝트와 통합하는 방법을 살펴볼 수 있습니다.
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