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선형 플롯에서 포인트 집계 방법을 사용하여 데이터 시각화의 정확도와 성능을 개선하세요. 이 페이지에서는 사용 가능한 두 가지 집계 모드와 각 모드를 설정하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 워크스페이스에 적합한 세부 수준과 렌더링 속도 간의 균형을 선택할 수 있습니다. 사용 가능한 포인트 집계 모드는 전체 충실도와 랜덤 샘플링의 두 가지 유형입니다. W&B는 기본적으로 전체 충실도 모드를 사용합니다.

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전체 충실도

전체 충실도는 기본 집계 방법으로, 데이터의 극값을 보존합니다. 이 섹션에서는 전체 충실도의 작동 방식, 주요 장점, 단일 차트 또는 전체 워크스페이스에서 활성화하는 방법을 설명합니다. 전체 충실도 모드를 사용하면 W&B가 x축을 동적 버킷으로 나눕니다. 선당 포인트 수는 차트 크기와 run 수에 맞춰 조정됩니다. 각 버킷 내 최솟값과 최댓값을 계산하고(선택적으로 음영 표시에 사용), 각 버킷의 마지막 값(평균값이 아님)을 사용하여 주 선을 그립니다. 포인트 집계에 전체 충실도 모드를 사용하면 세 가지 주요 장점이 있습니다:
  • 극값 및 급등 보존: 데이터의 극값과 급등을 유지합니다.
  • 최소 및 최대 포인트의 표시 방식 설정: W&B App에서 대화형으로 극값(최소/최대)을 음영 영역으로 표시할지 결정할 수 있습니다.
  • 데이터 충실도를 유지하며 데이터 탐색: 특정 데이터 포인트를 확대하면 W&B가 x축 버킷 크기를 다시 계산합니다. 따라서 정확도를 유지하면서 데이터를 탐색할 수 있습니다. W&B는 이전에 계산한 집계 결과를 캐시에 저장하여 로딩 시간을 줄이며, 이는 대규모 데이터셋을 탐색할 때 유용합니다.
전체 충실도 선형 플롯을 표시하는 방법은 두 가지입니다:
  • 밴드 (기본값): 각 버킷 내 최솟값과 최댓값을 음영 밴드로 표시하고, 선은 전체 추세를 보여줍니다.
  • 선: 포인트를 직접 연결하여 급등과 급락을 더 쉽게 파악할 수 있습니다.

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전체 충실도 켜기

W&B는 기본적으로 전체 충실도 모드를 사용합니다. 수동으로 설정하려면 다음 단계를 따르세요:
  1. 워크스페이스로 이동하세요.
  2. 화면 오른쪽 상단의 Add panels 버튼 왼쪽에 있는 톱니바퀴 아이콘을 선택하세요.
  3. 나타나는 UI 슬라이더에서 선형 플롯을 선택하세요.
  4. 포인트 집계 섹션에서 전체 충실도를 선택하세요.
  5. 전체 충실도 display 드롭다운에서 밴드 또는 선을 선택하세요.
  6. Smoothing 알고리즘과 설정을 구성하세요.
  7. Aggregation을 평균, 최소 또는 최대로 설정하세요.
  8. Apply를 클릭하세요.

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음영 설정

음영은 각 버킷 내의 변동성을 시각화하여 포인트가 선 주위에 얼마나 퍼져 있는지 확인할 수 있게 합니다. 전체 충실도 선형 플롯의 음영 영역은 다음을 표시할 수 있습니다:
  • 최소/최대: 각 X축 포인트에서 최솟값과 최댓값 사이의 영역에 음영을 표시합니다. 음영 영역은 각 버킷에서 가장 낮은 값부터 가장 높은 값까지 모든 포인트를 보여줍니다: Min/Max Range=[min⁡(x1,x2,…,xn), max⁡(x1,x2,…,xn)]\text{Min/Max Range} = [\min(x_1, x_2, \ldots, x_n),\ \max(x_1, x_2, \ldots, x_n)] 여기서 x_1, x_2, \ldots, x_n은 해당 버킷의 값입니다.
  • 표준 편차: 각 X축 포인트에서 표준 편차를 사용하여 값의 변동성을 계산하고, 결과 영역에 음영을 표시합니다. SD=1n∑i=1n(xi−x‾)2SD = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i - \overline{x})^2}
  • 표준 오차: 각 X축 포인트에서 값을 표본 크기의 제곱근으로 나누어 표본 오차의 가능성을 계산합니다: SE=SDnSE = \frac{SD}{\sqrt{n}}
  • 없음: 음영을 표시하지 않습니다(기본값).
다음 이미지는 파란색 선형 플롯을 보여줍니다. 연한 파란색 음영 영역은 각 버킷의 최솟값과 최댓값을 나타냅니다.
음영으로 표시된 신뢰 영역
음영을 설정하려면:
  1. 워크스페이스로 이동하세요.
  2. 선형 플롯에 마우스를 올린 다음 톱니바퀴 아이콘을 클릭하세요.
  3. Data 탭에서 필요한 경우 포인트 집계를 전체 충실도로 설정한 다음 평활화 알고리즘을 설정하세요.
  4. Grouping 탭에서 Group runs를 켜세요. 선택 사항으로, Group by를 run 속성으로 설정하세요.
  5. Agg를 평균(기본값), 최소 또는 최대로 설정하세요.
  6. Range를 최소/최대, Std Dev, Std Err 또는 None으로 설정하세요.
  7. Apply를 클릭하세요.

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데이터 충실도를 유지하면서 데이터 탐색하기

극값이나 급격한 상승과 같은 중요한 데이터 포인트를 놓치지 않고 데이터셋의 특정 영역을 분석하세요. 선형 플롯을 확대하면 W&B는 각 버킷 내 최솟값, 최댓값, 마지막 값을 계산하는 데 사용하는 버킷 크기를 조정합니다.
플롯 확대 기능
W&B는 동적 구간화를 사용하여 x축을 버킷으로 나눕니다. 선마다 표시되는 데이터 포인트 수는 차트 크기와 run 수에 따라 조정됩니다. 차트 크기가 작거나 run이 많으면 차트의 응답성을 유지하고 더 많은 선을 표시할 수 있도록 선마다 표시되는 데이터 포인트 수가 줄어들 수 있습니다. 각 버킷에 대해 W&B는 다음 값을 계산합니다.
  • 최솟값: 해당 버킷에서 가장 낮은 값입니다(음영 표시에 사용).
  • 최댓값: 해당 버킷에서 가장 높은 값입니다(음영 표시에 사용).
  • 선 값: 해당 버킷의 마지막 값으로, 선을 그리는 데 사용됩니다.
W&B는 전체 데이터 표현을 유지하고 모든 플롯에 극값을 포함하는 방식으로 버킷의 값을 표시합니다. 선은 각 버킷의 마지막 값을 기준으로 그려집니다. 충분히 확대하면 전체 충실도 모드에서 추가 집계 없이 모든 데이터 포인트를 렌더링할 수 있습니다. 정확한 임계값은 현재 차트 크기와 run 수에 따라 달라집니다. 선형 플롯을 확대하려면 다음 단계를 따르세요.
  1. W&B 프로젝트로 이동하세요.
  2. 왼쪽 탭에서 워크스페이스 아이콘을 선택하세요.
  3. 선택 사항: 워크스페이스에 선형 플롯 패널을 추가하거나 기존 선형 플롯 패널로 이동하세요.
  4. 클릭하고 드래그하여 확대할 특정 영역을 선택하세요.
선형 플롯 그룹화 및 표현식선형 플롯 그룹화를 사용하면 W&B는 선택한 모드에 따라 다음과 같이 처리합니다.
  • 윈도우 없는 샘플링(그룹화): 여러 run의 데이터 포인트를 x축에 맞춰 정렬합니다. 여러 데이터 포인트가 같은 x값을 공유하면 W&B는 평균을 계산합니다. 그렇지 않으면 개별 데이터 포인트로 표시됩니다.
  • 윈도우 기반 샘플링(그룹화 및 표현식): x축을 250개 버킷 또는 가장 긴 선의 데이터 포인트 수 중 더 작은 수로 나눕니다. W&B는 각 버킷 내 데이터 포인트의 평균을 계산합니다.
  • 전체 충실도(그룹화 및 표현식): 윈도우 없는 샘플링과 유사하지만 성능과 세부 정보의 균형을 맞추기 위해 run마다 최대 500개의 데이터 포인트를 가져옵니다.

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랜덤 샘플링

랜덤 샘플링은 데이터 충실도보다 렌더링 속도를 우선시하는 대안적인 집계 방법입니다. 더 빠른 차트 성능이 필요하고 모든 극값을 보존할 필요가 없을 때 사용하세요. 랜덤 샘플링은 무작위로 샘플링한 1,500개의 데이터 포인트를 사용하여 선형 플롯을 렌더링합니다. 샘플링 과정에서 데이터 포인트가 제외되므로 이상치나 급격한 상승을 발견하기가 더 어려워집니다.
랜덤 샘플링은 비결정적으로 샘플링합니다. 따라서 데이터의 이상치나 급격한 상승이 제외되는 경우가 있어 데이터 정확도가 낮아집니다.

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랜덤 샘플링 활성화

기본적으로 W&B는 전체 충실도 모드를 사용합니다. 랜덤 샘플링을 활성화하려면 다음 단계를 따르세요:
  1. W&B 프로젝트로 이동하세요.
  2. 왼쪽 탭에서 워크스페이스 아이콘을 선택하세요.
  3. 화면 오른쪽 상단의 Add panels 버튼 바로 왼쪽에 있는 톱니바퀴 아이콘을 선택하세요.
  4. 표시되는 UI 슬라이더에서 선형 플롯을 선택하세요.
  5. 포인트 집계 섹션에서 랜덤 샘플링을 선택하세요.

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샘플링되지 않은 데이터에 액세스

랜덤 샘플링으로 필요한 데이터 포인트가 제외되더라도 프로그래밍 방식으로 샘플링되지 않은 전체 메트릭 이력에 액세스할 수 있습니다. Public API를 사용하면 run 중에 로깅된 메트릭의 전체 이력에 액세스할 수 있습니다. 다음 예시는 특정 run에서 손실 값을 가져와 처리하는 방법을 보여줍니다.
마지막 수정일 2026년 9월 30일