テーブルをカスタマイズして、機械学習モデルの性能についての質問に答えたり、データを分析したりできます。アーティファクトバージョンと一緒にログされたテーブルは、ブラウザウィンドウを閉じるとデフォルト状態にリセットされます。単一のrunワークスペース、複数runプロジェクトワークスペース、またはレポート内でテーブルに加えた変更は維持されます。テーブルビューを保存する方法については、ビューを保存をご覧ください。並列ビューを使用して2つのテーブルを比較します。以下の画像は、MNISTデータのテーブル比較を示しています。以下の手順で2つのテーブルを比較します:W&Bアプリでプロジェクトに移動します。左のパネルのArtifactsアイコンを選択します。アーティファクトバージョンを選択します。以下の画像では、5エポック後のMNIST検証データに対するモデルの予測を示しています(インタラクティブな例を表示)。比較したい2番目のアーティファクトバージョンにマウスを乗せ、表示される比較をクリックします。以下の画像では、5エポックのトレーニング後のMNIST予測と比較するために「v4」とラベル付けされたバージョンを選択します。最初に両方のテーブルが結合された状態で表示されます。最初に選択したテーブルにはインデックス0が付いて青くハイライトされ、2番目のテーブルにはインデックス1が付いて黄色にハイライトされます。結合テーブルのライブ例をこちらから表示。左上のドロップダウンを使用して、2つのテーブルで結合に使用する列を設定します。通常、これは各行の一意の識別子(例えば、データセット内の特定のサンプルのファイル名や生成されたサンプルのインクリメントインデックス)になります。列を選択することができるため、読みやすくないテーブルやクエリが遅くなる可能性があります。このドロップダウンで「すべてのテーブルを連結」を選択して、2つのテーブルの行を一つの大きなテーブルにユニオンすることができます。*を使用して、1つまたは両方のテーブルインスタンスの列を明示的に指定できます。任意のセルの値を一目で比較できます。Table」に変更し、それぞれの「ページサイズ」を更新します。最初に選択したテーブルは左に、2番目のものは右に表示されます。「縦方向」チェックボックスをクリックして、テーブルを縦方向に比較することもできます。両方のテーブルに一括で操作(並べ替え、フィルタ、グループ)を適用し、変化や違いを迅速に確認できます。間違った予測をグループ化して表示したり、最も難しい否定例全体、真のラベルによる信頼スコアの分布などを確認できます。関心のある側や行をスクロールしてフォーカスできます。時間経過で表を比較またはモデルバリアントを比較することもできます。時間経過で表を比較​トレーニングの各重要なステップでアーティファクトにテーブルをログして、トレーニング時間のモデル性能を分析します。各検証ステップの終了時にテーブルをログしたり、トレーニングの50エポックごとにログしたり、パイプラインに適した頻度でログすることができます。並列ビューを使用して予測の変化を視覚化します。トレーニング時間の予測を視覚化する詳細な手順については、こちらのレポートおよびこのインタラクティブなノートブックの例をご覧ください。モデルバリアントを比較​トレーニングの同一ステップで記録された2つのアーティファクトバージョンを比較して、異なる設定(ハイパーパラメーター、ベースアーキテクチャーなど)でモデルの性能を分析します。baselineと新しいモデルバリアント2x_layers_2x_lrの予測を比較します。このバリアントでは、最初の畳み込み層が32から64に、2番目が128から256に、学習率が0.001から0.002に倍増します。こちらのライブ例から、並列ビューを使用して1エポック後(左タブ)と5エポック後(右タブ)の間違った予測に絞り込みます。epochsビューを保存する​runワークスペース、プロジェクトワークスペース、またはレポート内で操作するテーブルは、自動的にそのビュー状態を保存します。テーブル操作を適用した後ブラウザを閉じた場合でも、次回にそのテーブルに移動したときに最後に表示した設定が維持されます。ヒントアーティファクトコンテキストで操作するテーブルはステートレスのままです。特定の状態のテーブルをワークスペースから保存するには、それをW&Bレポートにエクスポートします。レポートにテーブルをエクスポートするには:ワークスペースの可視化パネルの右上隅にあるケボブアイコン(三つの縦の点)を選択します。パネルの共有またはレポートに追加を選択します。