Quando la perdita diminuisce, il modello diventa più valido, quindi spesso ci piace quando possiamo visualizzare molte linee insieme in un unico posto (e archiviare terabyte di campioni di convalida)

Non sono molti gli strumenti disponibili che siano così potenti e utili nel monitorare l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale

Utilizziamo pesi e bias per tenere traccia dei nostri esperimenti di machine learning.

Questo è un concetto di fenomeno! Solo curiosità, come funziona il processo di distribuzione per più linguaggi e ambienti di codifica diversi?

È la migliore app da utilizzare in diversi team che lavorano sulla stessa soluzione. In qualità di responsabile della ricerca e sviluppo di qualità, ritengo che questo aiuti a sviluppare e convalid...

Con le sue funzionalità di collaborazione simili a Figma e i controlli tecnici in stile VSCode, i team possono collaborare in modo sicuro ed efficiente. Inoltre, la capacità di parallelizzare i blo...