문의하기
우리는 어떻게 함께 일할 수 있는지 이야기하고 싶습니다.
Weights & 편견이 있는 경우 다음 주소로 지원팀에 문의하세요.
support@wandb.com 또는 우리의
documentation.
“W&B는 빠르게 진행되는 최첨단 대규모 연구 워크플로우의 핵심 부분입니다.뛰어난 유연성, 성능 및 사용자 경험.”
Toyota Research Institute
확장 가능하고 안전함
우리는 대규모 분산 교육을 통해 확장할 수 있는 솔루션을 제공하며 보안 호스팅 클라우드 또는 자체 호스팅 배포의 프라이빗 클라우드에서 호스팅할 수 있습니다.
와 함께Weights & Biases당신은 할 수:
핵심 비즈니스에 중요한 개발자 리소스를 집중하세요
앞뒤로 이동하는 횟수를 줄이고 새로운 기계 학습 모델을 더 빠르게 출시하세요.
새로운 ML 엔지니어를 빠르게 온보딩하고 중복 작업을 방지하세요.
사례 연구 TRI와 함께
개요
Toyota Research Institute의 사명은 세계에서 가장 안전한 모빌리티를 만드는 것입니다. TRI의 기계 학습 팀은 자율 주행을 추구하고 있으며 가중치 및 편향 기록 시스템을 사용하여 모델을 재현 가능하게 만듭니다.
- 회사 규모
: 300+ - Industry: 자율주행차
문제
Adrien Gaidon이 이끄는 ML 팀은 학습 모델을 위한 세계적 수준의 인프라를 구축했지만 귀중한 결과를 추적하고 버전을 지정하는 좋은 방법이 부족했습니다.
그들은 중앙 기록 시스템의 필요성을 재빨리 깨달았지만, 내부적으로 솔루션을 구축하는 것은 팀의 핵심 목표에 방해가 되었습니다.
“현재 머신러닝이 얼마나 신뢰할 수 있을지에 대해 통계적이든 아니든 어떤 보장도 제공하기가 정말 어렵습니다. 안전이 중요한 시스템을 도입하려면 실제로 작동해야 합니다. 생명을 위험에 빠뜨리는 대신 자동차에 실어 생명을 구할 수 있을 만큼 안전하게 만들려면 어떻게 해야 할까요?”
Toyota Research Institute
해결책
TRI 팀은 실험 추적 문제에 대한 다양한 솔루션을 비교한 후 기계 학습 프로젝트를 조정하는 데 가장 적합한 플랫폼으로 Weights & Biases를 선택했습니다.
실험 추적 및 예측 시각화를 위해 불안정한 내부 도구와 임시 솔루션을 사용하는 대신 ML 팀은 W&B의 경량 실험 추적 및 시각화 솔루션을 사용하여 표준화할 수 있었습니다.
W&B 대시보드는 기계 학습 실무자에게 데이터 세트와 모델 버전을 비교할 수 있는 명령 센터를 제공하여 모든 실험과 결과에 대한 신뢰할 수 있는 기록을 유지합니다. ML 엔지니어는 이제 모델 개발이라는 귀중한 작업에 자유롭게 집중하여 프로젝트 진행을 가속화할 수 있습니다.
“예를 들어 안전 표준이 매우 높기 때문에 공공 도로에서 테스트하기가 매우 어려운 로봇 시스템이나 자율 주행 자동차가 있는 경우 측정 기준을 명확하게 정의해야 하지만 동시에 지속적인 배포와 빠른 반복을 원합니다.”
Adrien Gaidon
Toyota Research Institute
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