Biasesによって、更新されたハイパーパラメーターから、学習データの変更まで、すべての自動運転車実験における変更を簡単に管理し、理解することができます。貴社もLyft、BMW、Nuro、Zooxなどのチームのように重要な作業内容が失われるのを心配することなく、モデルの比較と再現を行い、結果を理解し、素早く開発しましょう。道路の注釈付けを行うデータエンジニアは、モデルを最適化するデータサイエンティストに最新のアップデートを渡すことができます。その後エンジニアは、W&Bツールを使って極端なケースを分析し、回帰をハイライトすることができます。Biasesと融合しますW&Bによって、モダリティを融合する際の複雑性を克服できます。さまざまなセンサーフュージョン戦略でのモデルパフォーマンスを比較し、データを強化して過学習を回避します。LyftがLiDARとカメラデータを融合して、さまざまなフュージョン戦略をテストし、3D検出モデルの精度を改善する手順をご確認ください。IIに準拠しています。弊社のSaaSサービスや製品は、GDPR(EU一般データ保護規則)に完全に準拠し、プライバシーシールド認定を受けています。W&Bは、貴社のMLワークフロー内の他のツールで簡単に接続でき、プライベートクラウドやオンプレミスクラスターでのエンタープライズインストールもサポートしています。Biasesの基盤です。弊社のプラットフォームはSOC2準拠であり、プライベートクラウドまたはオンプレミスクラスターに簡単に展開して、ニーズに応じて拡張可能です。Biasesに記録した内容はすべて貴社の財産となります。これには、学習データ、コード、設定とハイパーパラメーター、出力メトリクス、分析、および保存されたモデルファイルなどが挙げられます。あらゆるトラッキング対象を記録、公開、または削除できます。カスタマイズ可能チームごとに必要な機能は異なります。このため、便利なデフォルトの使いやすいインターフェースを備える、シンプルかつパワフルなプラットフォームを構築しました。APIによって支援され、必要とする高度な分析を実施できます。MLOpsスタックへの適合方法や、自動車からデータを取得する方法、そして変更をAVモデルと比較する方法まで、W&Bはチームの作業方法と簡単に統合でき、より優れたモデルをより素早くプロダクションにプッシュすることができます。