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メモ: クイックサマリー付きの可視化を追加する

重要な気づきや今後の作業に向けたアイデア、あるいはプロジェクト開発の節目を記録します。レポート内のすべての実験 run には、パラメーター、メトリクス、ログ、コードへのリンクが含まれるため、作業の完全なコンテキストを保存できます。 テキストを書き留め、関連するチャートを取り込んで、得られた知見をわかりやすく示しましょう。 トレーニング時間の比較を共有する方法の例については、What To Do When Inception-ResNet-V2 Is Too Slow W&B レポートを参照してください。
複雑なコードベースから優れた例を保存しておけば、簡単に参照でき、後で活用しやすくなります。Lyft データセットの LIDAR ポイントクラウドを可視化し、3D バウンディングボックスで注釈を付ける方法の例については、LIDAR point clouds W&B レポートを参照してください。

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コラボレーション: 発見したことを同僚と共有する

プロジェクトの始め方を説明し、これまでにわかったことを共有し、最新の知見を整理します。同僚は、任意のパネルやレポート末尾のコメントを使って、提案したり詳細について議論したりできます。 動的な設定を含めることで、同僚が自分で詳しく調べ、追加の洞察を得て、次のstepをより適切に計画できるようになります。この例では、3種類のExperimentsを個別に可視化したり、比較したり、平均を取ったりできます。 ベンチマークの最初のrunと観察結果を共有する方法の例については、SafeLife benchmark experiments W&B レポートを参照してください。
スライダーや設定可能なメディアパネルを使用して、モデルの結果やトレーニングの進捗を示します。スライダーを備えた W&B レポート の例については、Cute Animals and Post-Modern Style Transfer: StarGAN v2 for Multi-Domain Image Synthesis レポートを参照してください。

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作業ログ: 試したことをトラッキングし、次のstepを計画する

プロジェクトを進めながら、実験についての考え、得られた知見、注意点、次のstepを書き留めて、すべてを1か所に整理しましょう。そうすることで、スクリプト以外の重要な要素も含めて「文書化」できます。知見をどのようにまとめられるかの例として、Who Is Them? Text Disambiguation With Transformers の W&B レポート を参照してください。
プロジェクトの経緯をまとめておくと、後から自分や他の人が参照して、モデルがどのように、そしてなぜ開発されたのかを理解できます。知見のまとめ方については、The View from the Driver’s Seat の W&B レポート を参照してください。
OpenAI Robotics チームが W&B Reports を使って大規模な機械学習プロジェクトをどのように進めたかを掘り下げた例として、Learning Dexterity End-to-End Using W&B Reports を参照してください。