galleryこのセクションでは、テーブルを使用す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や評価中にメトリクスやリッチメディアをログし、その結果をクラウドと同期した永続的なデータベースで視覚化します。ホスティングインスタンスに同期します。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。データのインタラクティブな探索​データとモデルのパフォーマンスを理解するために、テーブルを表示、ソート、フィルタリング、グループ化、結合、およびクエリします。静的ファイルを参照する必要もなく、分析スクリプトを再実行する必要もありません。スタイル転送されたオーディオに関するこのレポートを確認してください。異なる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の結果をすばやく比較します。同じテストイメージ上の2つのモデルを比較するこのテーブルを確認してください。特定のステップでの具体的な予測を視覚化するためにズームインします。全体の統計を見渡し、エラーパターンを特定し、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、1つのモデルトレーニングのステップを比較する場合や、異なるモデルバージョンの結果を比較する場合に使用できます。MNISTデータセットにおいて、1エポック後と5エポック後の結果を分析するこの例を参照してください。Projectsの例をいくつか紹介します。画像分類​このレポートを読み、このコラボをフォローするか、artifactsコンテキストを探索して、CNNがインナチュラリストの写真から10種類の生物(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。オーディオ​ティンバー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シンセサイズされた同じメロディーのバージョンを比較できます。このコラボで自分の曲を録音し、シンセサイズされたバージョンをW&Bで探索できます。テキスト​トレーニングデータからのテキストサンプルや生成された出力を閲覧し、関連フィールドで動的にグループ化し、モデルバリアントや実験設定に合わせて評価を整えます。テキストをMarkdownとしてレンダリングするか、ビジュアルディフモードを使っ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シンプルな文字ベースのRNNを探索します。ビデオ​トレーニング中にログされたビデオを閲覧し、集計してモデルを理解します。SafeLifeベンチマークを使用し、RLエージェントが副作用を最小限に抑えるための初期の例です。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前処理する方法についてのレポートを確認します。モデルバリエーションの比較(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と異なるモデルを比較するためのTablesのログのインタラクティブなノートブックおよびライブ例。このテーブルで自分のクエリを試してみてください。時間経過とともに予測を視覚化する方法に関する詳細なレポートおよび付随するインタラクティブなノートブック。