Example tables

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次のセクションでは、テーブルを使用できる方法のいくつかを紹介します。

データの表示

モデルトレーニングまたは評価中に、メトリクスとリッチメディアをログに記録し、クラウドまたは ホスティングインスタンス に同期された永続的なデータベースで結果を可視化します。

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 を確認してください。

データをインタラクティブに探索する

テーブルの表示、並べ替え、フィルタリング、グループ化、結合、およびクエリを実行して、データとモデルのパフォーマンスを理解します。静的なファイルを参照したり、分析スクリプトを再実行したりする必要はありません。

たとえば、スタイルが転送されたオーディオに関するこのレポート を参照してください。

モデルのバージョンを比較する

さまざまなトレーニングエポック、データセット、ハイパーパラメーターの選択、モデルアーキテクチャーなどで、結果をすばやく比較します。

たとえば、同じテスト画像で 2 つのモデルを比較するこのテーブル を参照してください。

すべての詳細を追跡し、全体像を把握する

特定のステップで特定の予測を可視化するためにズームインします。集計統計を表示し、エラーのパターンを特定し、改善の機会を理解するためにズームアウトします。このツールは、単一のモデルトレーニングのステップを比較したり、異なるモデルバージョン間で結果を比較したりするために使用できます。

たとえば、MNIST データセットで 1 回、次に 5 回のエポック後の結果を分析するこのサンプルテーブル を参照してください。

W&B Tables を使用したプロジェクト例

以下は、W&B Tables を使用する実際の W&B のProjectsのハイライトです。

画像分類

このレポート を読むか、この colab に従うか、artifacts コンテキスト を調べて、CNN が iNaturalist の写真から 10 種類の生物（植物、鳥、昆虫など）を識別する方法を確認してください。

オーディオ

音色転送に関するこのレポート でオーディオテーブルを操作します。録音されたクジラの歌と、バイオリンやトランペットなどの楽器で同じメロディーをシンセサイズした演奏を比較できます。この colab を使用して、独自の曲を録音し、W&B でシンセサイズされたバージョンを探索することもできます。

テキスト

トレーニングデータまたは生成された出力からテキストサンプルを参照し、関連フィールドで動的にグループ化し、モデルのバリアントまたは実験設定全体で評価を調整します。テキストを Markdown としてレンダリングするか、ビジュアル差分モードを使用してテキストを比較します。このレポート で、シェイクスピアを生成するための単純な文字ベースの RNN を探索してください。

ビデオ

トレーニング中にログに記録されたビデオを参照および集計して、モデルを理解します。副作用を最小限に抑える ことを目指す RL エージェント向けの SafeLife ベンチマーク を使用した初期の例を次に示します。

表形式データ

バージョン管理と重複排除を使用して 表形式データを分割および事前処理する方法に関するレポート を表示します。

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の Tables のログを記録し、異なるモデルを比較する インタラクティブノートブック と ライブ例。この Table で独自のクエリを試してください。

トレーニング時間に対する改善の分析

時間経過に伴う予測の可視化 と、それに付随する インタラクティブノートブック に関する詳細なレポート。