予測AI

ユースケース

社内の試験データ・技術文書・特許等を用いてLLMをファインチューニング。評価用データで精度を比較し、WandBプロンプトを用いてLLMの入出力と中間結果を表示、期待される結果が得られたかを確認します。

車載カメラで取得した画像を用いて学習したログをWandBで管理。classごとに精度を比較し、モデルを評価します。データセットやモデルチェックポイントの管理により、高いレベルでの再現性確保を実現します。

専門家が「画像中のひび割れ・傷箇所」をアノテーション。Python等で作成した予測モデル、精度やインサイトをWandBで展開することで関係者間での分析レポート共有が容易になり、実運用可能かの判断を素早く下すことができます。

MLモデルから得られるインサイトをWandBへログ。モデル毎にrunを分ける事でモデル間の横断的なインサイト評価が可能に。WandB上で分析レポートを関係者へ展開、組織として素早く施策を検討・実行することができます。

学習時のハイパーパラメータや精度指標、学習データをWandBへログ。予測結果から実績値候補が十分あるか確認し、試作候補を選定します。WandB上の分析レポートを関係者へ共有、デザインレビュー・試作実施へと素早く展開します。

WandB Sweep、 InverSol、Optuna等を使い最適化を実行。結果をWandBへログし、結果を横断的に確認しながら“どの制約条件や評価関数等を採用するか”を決めることができます。WandB上の分析レポートを関係者へ共有、デザインレビュー・試作実施へと素早く展開します。

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