テーブルの例

W&B Tables の例

以下のセクションでは、W&B Tables のさまざまな活用方法を紹介します。

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データを確認する

モデルの学習または評価の最中にメトリクスやリッチメディアをログして、その結果をクラウドと同期された永続的なデータベースや、ホスティングインスタンス上で可視化できます。

たとえば、写真データセットのバランスの取れた分割を示すこのテーブルを確認してみてください。

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データをインタラクティブに探索する

静的ファイルを閲覧したり解析スクリプトを再実行したりすることなく、テーブルの表示、ソート、フィルタリング、グループ化、結合、クエリを実行して、データとモデルのパフォーマンスを把握できます。

たとえば、スタイル転移音声に関するこのレポートを参照してください。

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モデルバージョンを比較する

異なる学習エポックやデータセット、ハイパーパラメータの設定、モデルアーキテクチャなどにおける結果を素早く比較できます。

たとえば、同じテスト画像上で 2 つのモデルを比較するこの表を参照してください。

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あらゆる詳細を追跡し、全体像を把握する

特定のステップにおける特定の予測を拡大して可視化できます。俯瞰して集計結果や統計情報を確認し、エラーのパターンを特定して、改善の余地を把握することもできます。このツールは、単一のモデルの学習におけるステップ同士の比較だけでなく、異なるモデルバージョン間の結果の比較にも対応しています。

たとえば、MNIST データセットでの 1 エポック後と 5 エポック後の結果を解析するサンプルテーブルを参照してください。

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W&B Tables を使ったプロジェクト例

以下では、W&B Tables を活用している実際の W&B の Projects のいくつかを紹介します。

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画像分類

Visualize Data for Image Classification を読み、data visualization nature Colab を試すか、artifacts context を探索して、CNN が iNaturalist の写真から 10 種類の生き物（植物、鳥、昆虫など）をどのように識別するかを確認してください。

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音声

timbre transfer を扱った Whale2Song - W&B Tables for Audio のオーディオテーブルをインタラクティブに操作できます。録音されたクジラの歌と、バイオリンやトランペットといった楽器で同じメロディーを合成した音源を比較できます。また、自分の歌を録音し、audio transfer Colab を使って W&B 上でその合成版を確認することもできます。

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テキスト

学習データや生成された出力からテキストサンプルを参照し、関連するフィールドで動的にグループ化して、モデルバリアントや実験設定間で評価を統一できます。テキストを Markdown としてレンダリングしたり、ビジュアル差分モードを使ってテキストを比較することができます。文字ベース RNN の例としては、Shakespeare text generation report を参照してください。

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動画

学習中にログされた動画を閲覧・集約して、モデルの挙動を理解できます。これは、RL エージェントが副作用の最小化を目指す SafeLife benchmark を用いた初期の例です。

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表形式データ

バージョン管理と重複排除を活用した表形式データの分割および前処理方法について解説したレポートをご覧ください。

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モデルバリアントの比較（セマンティックセグメンテーション）

セマンティックセグメンテーション用に Tables をログし、異なるモデルを比較するためのインタラクティブなノートブックとライブの例があります。この Tableでクエリを実行して試してみてください。

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学習時間に伴う改善の分析

時間経過に伴う予測の変化を可視化する方法を詳しく解説したレポートと、それに対応するインタラクティブなノートブック。