Weights & Biases ile makine öğrenimi iş akışlarınızı kolaylaştırın. Daha hızlı ve tekrarlanabilir yapay zeka geliştirme için deneyleri takip edin, görselleştirin ve deneyler üzerinde işbirliği yapın.
Weights & Biases (W&B), deney takibi, veri ve model versiyonlama ve işbirliği için araçlar sağlayarak makine öğrenimi iş akışlarını kolaylaştırmak üzere tasarlanmış bir platformdur. Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) için merkezi bir merkez görevi görür ve bireylerin ve ekiplerin aşağıdakiler de dahil olmak üzere yapay zeka modelleri geliştirme ve dağıtma karmaşıklıklarını yönetmelerine yardımcı olur Ultralytics YOLO modeller. Model performansının daha iyi anlaşılmasını, deneylerin tekrarlanabilirliğini ve yapay zeka geliştirme yaşam döngüsünde genel verimliliği kolaylaştırır.
Weights & Biases , makine öğrenimi uygulayıcılarının üretkenliğini artırmayı amaçlayan kapsamlı bir MLOps platformudur. Veri kümeleri, hiperparametreler, doğruluk ve kayıp gibi eğitim ölçümleri, kod sürümleri ve sonuçta ortaya çıkan model ağırlıkları dahil olmak üzere bir makine öğrenimi deneyinin her bileşenini günlüğe kaydetmek, izlemek ve görselleştirmek için sistematik bir yol sağlar. W&B, net ve düzenli bir gösterge paneli sunarak farklı deneysel çalışmaları karşılaştırma, modellerde hata ayıklama ve bulguları ortak çalışanlarla paylaşma sürecini basitleştirir. gibi popüler çerçevelerle sorunsuz bir şekilde entegre olur. PyTorch ve TensorFlowBu da onu çeşitli yapay zeka projeleri için uyarlanabilir kılmaktadır. Platform, modelin eğitim sırasında ayarladığı öğrenilebilir parametreleri ifade eden bir sinir ağındaki (NN)"ağırlıklar" ve "önyargılar" kavramlarından farklıdır. W&B, bu parametreleri optimize eden deneyleri izlemek için kullanılan bir araçtır. Ultralytics ' i W&B ile entegre etme hakkında daha fazla bilgiyi belgelerde bulabilirsiniz.
Weights & Biases , makine öğrenimi yaşam döngüsünü desteklemek için çeşitli özellikler sunar:
Weights & Biases , makine öğrenimi geliştirme süreçlerini iyileştirmek için çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Otonom araçlar için algılama sistemleri geliştiren ekipler, gereken çok sayıda deneyi yönetmek için W&B'yi kullanıyor. Farklı sürüş koşullarını (gündüz, gece, yağmur) temsil eden çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilen nesne algılama modelleri için Ortalama Hassasiyet (mAP) gibi performans metriklerini takip ederler. W&B, farklı mimarilerle (örneğin YOLOv8 ile YOLOv9'u karşılaştırarak), hiperparametrelerle veya veri artırma stratejileriyle eğitilen modelleri karşılaştırmalarına ve dağıtımdan önce sağlamlık ve güvenlik sağlamak için test görüntüleri üzerinde sınırlayıcı kutular gibi sonuçları görselleştirmelerine olanak tanır.
Sağlık hizmetlerinde, BT taramalarında tümörleri tespit etmek veya organları segmentlere ayırmak gibi tıbbi görüntü analizi için yapay zeka geliştiren araştırmacılar W&B'ye güveniyor. Farklı eğitim dönemleri boyunca görüntü segmentasyon görevleri için Dice skoru gibi metrikleri takip ederler. W&B, hassas veriler içeren deneylerin yönetilmesine, mevzuata uygunluk için model sürümlerinin izlenmesine (ör. FDA yönergeleri) ve model doğruluğunu değerlendirmek için görüntülerdeki segmentasyon maskelerinin görselleştirilmesine yardımcı olarak sonuçta güvenilir tanı araçlarının geliştirilmesine yardımcı olur. Ultralytics YOLO modellerinin tıbbi görüntülemede nasıl kullanıldığını keşfedin.
Weights & Biases , izleme ve görselleştirme için sağlam araçlar sağlayarak, araştırmadan üretime kadar makine öğrenimi projelerinin verimliliğini ve güvenilirliğini önemli ölçüde artırır. Deney izleme yeteneklerini entegre eden Ultralytics HUB'ı kullanarak kendi projelerinizi yönetebilirsiniz.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
