Weights & Biases

Weights & Biases Nedir?

Weights & Biases , makine öğrenimi (ML) uygulayıcılarının verimliliğini artırmayı amaçlayan kapsamlı bir MLOps platformudur. Veri kümeleri ( COCO veya Ultralytics HUB aracılığıyla yönetilen özel olanlar gibi), hiper parametreler, doğruluk ve kayıp gibi eğitim ölçümleri, kod sürümleri ve sonuçta ortaya çıkan model ağırlıkları dahil olmak üzere bir ML 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 sayede bilgisayarla görmeden (CV) doğal dil işlemeye (NLP) kadar çeşitli yapay zeka projeleri için uyarlanabilir.

Weights & Biases platformunu bir sinir ağındaki (NN) " Weights & Biases " ve "önyargılar" kavramlarından ayırmak önemlidir. Bir sinir ağında, weights and biases , modelin kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için optimizasyon algoritmaları kullanarak eğitim sırasında ayarladığı öğrenilebilir parametrelerdir. Ağırlıklar nöronlar arasındaki bağlantının gücünü belirlerken, yanlılıklar aktivasyon fonksiyonu eşiğinin kaymasına izin veren bir ofset sağlar. Platform olan Weights & Biases, bu sinir ağı parametreleri için en uygun değerleri bulmayı amaçlayan deneyleri izlemek ve yönetmek için kullanılan araçtır. Ultralytics ' i W&B ile entegre etme hakkında daha fazla bilgiyi belgelerden öğrenebilirsiniz.

Temel Özellikleri Weights & Biases

Weights & Biases , makine öğrenimi yaşam döngüsünü desteklemek için çeşitli özellikler sunar:

• Deney Takibi: Her çalıştırma için metrikleri (örn. mAP, F1-skor), hiperparametreleri ( öğrenme oranı veya yığın boyutu gibi), yapılandırma dosyalarını ve ortam ayrıntılarını otomatik olarak günlüğe kaydeder. Bu, deneylerin izlenebilir ve karşılaştırılabilir olmasını sağlar.
• Hiperparametre Taramaları: Bayesian optimizasyonu veya rastgele arama gibi yöntemleri kullanarak en iyi model yapılandırmasını bulmak için farklı kombinasyonları keşfederek hiperparametre ayarını otomatikleştirmek için araçlar sağlar. Bu, model eğitimi ipuçlarında özetlenen en iyi uygulamalarla uyumludur.
• Veri ve Model Sürümleme (Artifacts): Veri kümelerinin ve model ağırlıklarının sürümlendirilmesine izin verir. Bu, yeniden üretilebilirlik, model soyunun izlenmesi ve model dağıtımı için varlıkların yönetilmesi için çok önemlidir.
• Görselleştirme Araçları: Deney sonuçlarını karşılaştırmak, model tahminlerini analiz etmek (örneğin, nesne algılamada sınırlayıcı kutular ), model davranışını anlamak ve aşırı uyum gibi sorunları belirlemek için zengin, etkileşimli görselleştirmeler sunar.
• İşbirliği Özellikleri (Raporlar): Kullanıcıların görselleştirmeleri, metin açıklamalarını ve kaydedilen verileri bir araya getirerek dinamik raporlar oluşturmasına ve bulguları ekip üyeleriyle veya daha geniş bir toplulukla paylaşmasına olanak tanır.
• Kaynak İzleme: Aşağıdakiler dahil olmak üzere donanım kullanımını izler GPU ve CPU kullanımı, bellek tüketimi ve sıcaklık gibi performans darboğazlarının belirlenmesine yardımcı olur.

Gerçek Dünya Uygulamaları Weights & Biases

Weights & Biases , makine öğrenimi geliştirme süreçlerini iyileştirmek için çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.

1. Bilgisayarla Görme Modellerinin Geliştirilmesi: Antrenman yapan bir ekip Ultralytics YOLOv8Otonom araçlarda nesne algılama modeli, farklı veri artırma stratejileri veya omurga mimarileri ile eğitim çalıştırmalarını günlüğe kaydetmek için W&B'yi kullanabilir. Argoverse gibi veri kümelerinde kesinlik ve geri çağırma metrikleri üzerindeki etkiyi görselleştirebilir, W&B panosundaki sonuçları karşılaştırabilir ve daha sonra dağıtmak üzere Artifacts kullanarak en iyi performans gösteren model ağırlıklarını sürümleyebilirler. Ultralytics ve W&B entegrasyonu hakkında bilgi edinin.
2. Tıbbi Görüntü Analizi: Örneğin, Beyin Tümörü veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir model kullanarak hastalıkları tespit etmek için tıbbi görüntü analizi yapan araştırmacılar W&B'den yararlanabilir. Önceden eğitilmiş modellere ince ayar yapılmasını içeren deneyleri izleyebilir, segmentasyon maskelerini veya sınıflandırma doğruluğunu görselleştirebilir GPU Uzun eğitim oturumları sırasında kullanım ve bulgularının ayrıntılı raporlarını paylaşarak işbirliği yapmak, hassas uygulamalarda şeffaflık ve tekrarlanabilirlik sağlamak. Bu, açıklanabilir yapay zekanın (XAI) hedefleriyle uyumludur.

Weights & Biases , makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetmek için yapılandırılmış bir ortam sağlayarak ekiplerin daha iyi modelleri daha hızlı oluşturmasına yardımcı olur ve yapay zeka geliştirmede işbirliğini ve tekrarlanabilirliği kolaylaştırır. W&B'yi Ultralytics projelerinizle nasıl entegre edeceğinizi resmi belgeler aracılığıyla keşfedebilirsiniz.