简介：一个供机器学习开发人员跟踪、可视化和优化实验的平台。

上线时间：2023年5月12日

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什么是权重和偏差？

Weights & Biases 是一个提供专为机器学习设计的开发人员工具的平台。它可以帮助开发人员跟踪、可视化和优化机器学习实验，从而更轻松地重现结果和迭代模型。

如何使用权重和偏差？

要使用权重和偏差，开发人员需要在网站上注册一个帐户。注册后，他们可以使用提供的 Python 库将权重和偏差与其机器学习代码库集成。然后，开发人员可以记录、跟踪和可视化他们的机器学习实验，跟踪重要指标、超参数和模型性能。

权重和偏差的核心功能

{ "description": "跟踪和记录机器学习实验，记录重要的实验详细信息、超参数和指标。", "feature_name": "实验跟踪"}

{ "description": "可视化机器学习模型架构、性能指标和预测，以获得见解并提高模型理解。", "feature_name ": "模型可视化"}

{ "description": "通过使用高级搜索算法和可视化有效搜索超参数的最佳值来优化模型。", "feature_name": "超参数调整"}

权重和偏差的用例

{ "description": "通过跟踪所有实验参数、代码版本、和使用的数据集。", "use_case_name": "再现性"}

{ "description": "通过可视化模型性能、识别瓶颈并进行明智的调整来优化机器学习模型。", "use_case_name": "模型优化"}

{ "description": "通过与他人分享实验结果、可视化和见解，促进团队成员之间的协作同事。", "use_case_name": "协作"}

权重和偏差常见问题解答

什么是权重和偏差?

如何使用权重和偏差？

权重和偏差的核心功能是什么？

权重和偏差的用例是什么？

权重和偏差有定价计划吗？