Оптимизируй рабочие процессы машинного обучения с помощью Weights & Biases. Отслеживай, визуализируй и сотрудничай с экспериментами для более быстрой и воспроизводимой разработки ИИ.
Weights & Biases (W&B) - это платформа, призванная оптимизировать рабочие процессы машинного обучения за счет предоставления инструментов для отслеживания экспериментов, версионирования данных и моделей, а также совместной работы. Она выступает в качестве центрального узла для Machine Learning Operations (MLOps), помогая отдельным людям и командам управлять сложностями разработки и развертывания моделей ИИ, включая Ultralytics YOLO модели. Он способствует лучшему пониманию производительности моделей, воспроизводимости экспериментов и общей эффективности жизненного цикла разработки ИИ.
Weights & Biases - это комплексная MLOps-платформа, призванная повысить продуктивность практиков машинного обучения. Она обеспечивает систематический способ регистрации, отслеживания и визуализации каждого компонента ML-эксперимента, включая наборы данных, гиперпараметры, метрики обучения, такие как точность и потери, версии кода и результирующие веса моделей. Предлагая четкую, организованную приборную панель, W&B упрощает процесс сравнения различных экспериментов, отладки моделей и обмена результатами с коллегами. Он легко интегрируется с такими популярными фреймворками, как PyTorch и TensorFlowчто делает ее адаптируемой для различных ИИ-проектов. Платформа отличается от понятий "веса" и "смещения" в нейронной сети (НС), которые обозначают обучаемые параметры, настраиваемые моделью в процессе обучения. W&B - это инструмент, используемый для отслеживания экспериментов, которые оптимизируют эти параметры. Подробнее об интеграции Ultralytics с W&B ты можешь узнать из документации.
Weights & Biases предлагает несколько функций для поддержки жизненного цикла ML:
Weights & Biases широко используется в различных отраслях для улучшения процессов разработки машинного обучения.
Команды, разрабатывающие системы восприятия для автономных автомобилей, используют W&B для управления огромным количеством необходимых экспериментов. Они отслеживают такие показатели, как средняя точность (mAP) для моделей обнаружения объектов, обученных на различных наборах данных, представляющих различные условия вождения (день, ночь, дождь). W&B позволяет им сравнивать модели, обученные на разных архитектурах (например, сравнивать YOLOv8 с YOLOv9), гиперпараметрах или стратегиях дополнения данных, визуализируя результаты, такие как ограничительные рамки на тестовых изображениях, чтобы убедиться в надежности и безопасности перед развертыванием.
В здравоохранении исследователи, разрабатывающие ИИ для анализа медицинских изображений, таких как обнаружение опухолей на томограммах или сегментация органов, полагаются на W&B. Они отслеживают такие метрики, как Dice score для задач сегментации изображений в разных эпохах обучения. W&B помогает управлять экспериментами с конфиденциальными данными, отслеживать версии моделей для соответствия нормативным требованиям (например, рекомендациям FDA) и визуализировать маски сегментации на изображениях для оценки точности моделей, что в конечном итоге помогает в разработке надежных диагностических инструментов. Узнай , как модели Ultralytics YOLO используются в медицинской визуализации.
Предоставляя надежные инструменты для отслеживания и визуализации, Weights & Biases значительно повышает эффективность и надежность проектов машинного обучения, от исследований до производства. Ты можешь управлять собственными проектами с помощью Ultralytics HUB, в который интегрированы возможности отслеживания экспериментов.
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI
