tag HiperParametreOptimizasyonu

Bu sayfada HiperParametreOptimizasyonu etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Weights & Biases (W&B veya wandb), makine öğrenmesi ve derin öğrenme projelerinde deney takibi, model yönetimi ve veri seti sürümleme için geliştirilmiş kapsamlı bir MLOps platformudur. 2018 yılında Lukas Biewald, Chris Van Pelt ve Scott Condron tarafından kurulan bu platform, OpenAI, NVIDIA, Toyota Research ve dünya genelindeki binlerce araştırma ekibi tarafından aktif olarak kullanılmaktadır. W&B'nin temel bileşeni Run Tracking özelliğidir. Her model eğitim koşusunda kayıp (loss), doğruluk (accuracy) ve öğrenme hızı gibi metrikler, kullanılan hiperparametreler ile GPU ve CPU kullanımı otomatik olarak kaydedilir. Bu sayede ekipler farklı deneyleri kolayca karşılaştırabilir ve en iyi konfigürasyonu hızla belirleyebilir. Sweeps (süpürmeler) modülü, Grid Search, Random Search ve Bayesian Optimization yöntemleriyle hiperparametre optimizasyonunu otomatikleştirir. Araştırmacılar yüzlerce deney konfigürasyonunu paralel olarak çalıştırarak en yüksek performanslı modeli tespit edebilir. Artifacts özelliği, veri setlerini ve eğitilmiş model ağırlıklarını sürümlü biçimde saklar. Hangi modelin hangi veri seti üzerinde, hangi kodla eğitildiği bilgisi tamamen izlenebilir hale gelir; bu, yeniden üretilebilirlik (reproducibility) açısından kritik öneme sahiptir. W&B Tables, model tahminlerini etiketli örnek verilerle birlikte görselleştirmek için tasarlanmıştır. Görüntü sınıflandırma ve nesne tespiti projelerinde hatalı tahminleri hızla analiz etmeyi kolaylaştırır. W&B Reports ise ekip içi ve kamuya açık paylaşım için etkileşimli raporlar oluşturur; grafikleri, notları ve kod bloklarını bir arada sunar. Platform, PyTorch, TensorFlow, Keras, Hugging Face Transformers, JAX ve scikit-learn gibi tüm popüler ML kütüphaneleriyle yerel entegrasyon sunar. Bireysel kullanıcılar ve küçük ekipler için ücretsiz olan W&B, kurumsal müşterilere özel bulut veya şirket içi dağıtım seçenekleri de sunmaktadır.

analytics

Weights & Biases (W&B) (Weights & Biases (W&B))

Weights & Biases (W&B veya wandb), makine öğrenmesi ve derin öğrenme projelerinde deney takibi, model yönetimi ve veri seti sürümleme için geliştirilmiş kapsamlı bir MLOps platformudur. 2018 yılında Lukas Biewald, Chris Van Pelt ve Scott Condron tarafından kurulan bu platform, OpenAI, NVIDIA, Toyota Research ve dünya genelindeki binlerce araştırma ekibi tarafından aktif olarak kullanılmaktadır. W&B'nin temel bileşeni Run Tracking özelliğidir. Her model eğitim koşusunda kayıp (loss), doğruluk (accuracy) ve öğrenme hızı gibi metrikler, kullanılan hiperparametreler ile GPU ve CPU kullanımı otomatik olarak kaydedilir. Bu sayede ekipler farklı deneyleri kolayca karşılaştırabilir ve en iyi konfigürasyonu hızla belirleyebilir. Sweeps (süpürmeler) modülü, Grid Search, Random Search ve Bayesian Optimization yöntemleriyle hiperparametre optimizasyonunu otomatikleştirir. Araştırmacılar yüzlerce deney konfigürasyonunu paralel olarak çalıştırarak en yüksek performanslı modeli tespit edebilir. Artifacts özelliği, veri setlerini ve eğitilmiş model ağırlıklarını sürümlü biçimde saklar. Hangi modelin hangi veri seti üzerinde, hangi kodla eğitildiği bilgisi tamamen izlenebilir hale gelir; bu, yeniden üretilebilirlik (reproducibility) açısından kritik öneme sahiptir. W&B Tables, model tahminlerini etiketli örnek verilerle birlikte görselleştirmek için tasarlanmıştır. Görüntü sınıflandırma ve nesne tespiti projelerinde hatalı tahminleri hızla analiz etmeyi kolaylaştırır. W&B Reports ise ekip içi ve kamuya açık paylaşım için etkileşimli raporlar oluşturur; grafikleri, notları ve kod bloklarını bir arada sunar. Platform, PyTorch, TensorFlow, Keras, Hugging Face Transformers, JAX ve scikit-learn gibi tüm popüler ML kütüphaneleriyle yerel entegrasyon sunar. Bireysel kullanıcılar ve küçük ekipler için ücretsiz olan W&B, kurumsal müşterilere özel bulut veya şirket içi dağıtım seçenekleri de sunmaktadır.

arrow_forward