Glossário

Weights & Biases

Simplifica os teus fluxos de trabalho de aprendizagem automática com Weights & Biases. Acompanha, visualiza e colabora em experiências para um desenvolvimento de IA mais rápido e reproduzível.

Treina os modelos YOLO simplesmente
com Ultralytics HUB

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Weights & Biases (W&B) é uma plataforma concebida para simplificar os fluxos de trabalho de aprendizagem automática, fornecendo ferramentas para o acompanhamento de experiências, versões de dados e modelos e colaboração. Funciona como uma plataforma central para as operações de aprendizagem automática (MLOps), ajudando os indivíduos e as equipas a gerir as complexidades do desenvolvimento e da implementação de modelos de IA, incluindo Ultralytics YOLO da Ultralytics. Facilita uma melhor compreensão do desempenho do modelo, a reprodutibilidade das experiências e a eficiência geral no ciclo de vida do desenvolvimento da IA.

O que são Weights & Biases?

O Weights & Biases é uma plataforma abrangente de MLOps que visa aumentar a produtividade dos profissionais de aprendizagem automática (ML). Fornece uma forma sistemática de registar, acompanhar e visualizar todos os componentes de uma experiência de ML, incluindo conjuntos de dados (como COCO ou personalizados geridos através do Ultralytics HUB), hiperparâmetros, métricas de formação como precisão e perda, versões de código e pesos de modelos resultantes. Ao oferecer um painel de controlo claro e organizado, o W&B simplifica o processo de comparação de diferentes execuções experimentais, depuração de modelos e partilha de resultados com os colaboradores. Integra-se facilmente com estruturas populares, como PyTorch e TensorFlowtornando-o adaptável a vários projectos de IA, desde a visão por computador (CV) ao processamento de linguagem natural (PNL).

É importante distinguir aplataforma Weights & Biases dos conceitos de "pesos" e "biases" de uma rede neural (NN). Numa rede neural, weights and biases são os parâmetros que podem ser aprendidos e que o modelo ajusta durante o treino utilizando algoritmos de otimização para minimizar a função de perda. Os pesos determinam a força da ligação entre os neurónios, enquanto os enviesamentos fornecem um desvio, permitindo que o limiar da função de ativação se desloque. Weights & Biases, a plataforma, é a ferramenta utilizada para acompanhar e gerir as experiências que visam encontrar os valores ideais para estes parâmetros da rede neural. Podes saber mais sobre a integração do Ultralytics com o W&B na documentação.

Caraterísticas principais de Weights & Biases

Weights & Biases oferece várias funcionalidades para apoiar o ciclo de vida do ML:

Aplicações do mundo real de Weights & Biases

O Weights & Biases é amplamente utilizado em vários sectores para melhorar os processos de desenvolvimento da aprendizagem automática.

  1. Desenvolver modelos de visão por computador: Uma equipa de formação e Ultralytics YOLOv8 para deteção de objectos em veículos autónomos pode utilizar o W&B para registar execuções de treino com diferentes estratégias de aumento de dados ou arquitecturas de backbone. Eles podem visualizar o impacto nas métricas de precisão e recuperação em conjuntos de dados como o Argoverse, comparar os resultados no painel W&B e criar uma versão dos pesos do modelo com melhor desempenho usando artefatos para implantação posterior. Lê sobre a integraçãoUltralytics e da W&B.
  2. Análise de imagens médicas: Os investigadores que efectuam análises de imagens médicas para detetar doenças, por exemplo, utilizando um modelo treinado no conjunto de dados Brain Tumor, podem tirar partido do W&B. Podem seguir experiências que envolvem o ajuste fino de modelos pré-treinados, visualizar máscaras de segmentação ou precisão de classificação, monitorizar GPU durante longas sessões de treino e colaborar partilhando relatórios detalhados das suas descobertas, garantindo transparência e reprodutibilidade em aplicações sensíveis. Isto alinha-se com os objectivos da IA explicável (XAI).

Ao fornecer um ambiente estruturado para gerir o ciclo de vida do ML, o Weights & Biases ajuda as equipas a criar melhores modelos mais rapidamente e facilita a colaboração e a reprodutibilidade no desenvolvimento da IA. Podes explorar a forma de integrar o W&B nos teus projectos Ultralytics através da documentação oficial.

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