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> W&B를 사용해 머신 러닝 Experiments를 추적하고 메트릭, 하이퍼파라미터, 시스템 메트릭, 모델 아티팩트를 로그합니다.
# Experiments Overview
export const TryProductLink = ({url}) =>
W&B에서 사용해 보기
;
export const ColabLink = ({url}) =>
Colab에서 사용해 보기
;
몇 줄의 코드만으로 머신 러닝 Experiments를 추적할 수 있습니다. 그런 다음 [대화형 대시보드](/ko/models/track/workspaces/)에서 결과를 검토하거나, [Public API](/ko/models/ref/python/public-api/)를 사용해 프로그래밍 방식으로 액세스할 수 있도록 데이터를 Python으로 내보낼 수 있습니다.
[Keras](/ko/models/integrations/keras)와 같은 널리 사용되는 프레임워크를 사용한다면 W\&B 인테그레이션을 활용하세요. 전체 인테그레이션 목록과 코드에 W\&B를 추가하는 방법은 [W\&B 인테그레이션](/ko/models/integrations)을 참조하세요.
위 이미지는 여러 [runs](/ko/models/runs/)에 걸친 메트릭을 보고 비교할 수 있는 대시보드 예시를 보여줍니다.
## 작동 방식
몇 줄의 코드로 머신 러닝 실험을 추적할 수 있습니다:
1. [W\&B Run](/ko/models/runs/)을 생성합니다.
2. 학습률이나 모델 유형 같은 하이퍼파라미터 딕셔너리를 설정([`wandb.Run.config`](/ko/models/track/config/))에 저장합니다.
3. 정확도와 손실 같은 메트릭을 트레이닝 루프에서 시간의 흐름에 따라 로깅합니다([`wandb.Run.log()`](/ko/models/track/log/)).
4. 모델 가중치나 예측 테이블 같은 run 출력물을 저장합니다.
다음 코드는 일반적인 W\&B 실험 추적 워크플로를 보여줍니다:
```python theme={null}
# run을 시작합니다.
#
# 이 블록이 종료되면, 로깅된 데이터 업로드가 완료될 때까지 기다립니다.
# 예외가 발생하면 run은 실패로 표시됩니다.
with wandb.init(entity="", project="my-project-name") as run:
# 모드 입력값과 하이퍼파라미터를 저장합니다.
run.config.learning_rate = 0.01
# 실험 코드를 실행합니다.
for epoch in range(num_epochs):
# 트레이닝을 수행합니다...
# 모델 성능 시각화를 위해 시간 경과에 따른 메트릭을 로깅합니다.
run.log({"loss": loss})
# 모델 출력을 아티팩트로 업로드합니다.
run.log_artifact(model)
```
## 시작하기
사용 사례에 따라 W\&B Experiments를 시작할 때 다음 리소스를 참고하세요:
* 데이터셋 artifact를 생성, 추적, 사용하는 데 활용할 수 있는 W\&B Python SDK command를 단계별로 설명한 [W\&B 퀵스타트](/ko/models/quickstart/)를 읽어보세요.
* 이 장에서 다음 방법을 알아보세요:
* 실험 생성
* Experiments 설정
* Experiments의 데이터 로깅
* Experiments 결과 보기
* [W\&B API 레퍼런스 가이드](/ko/models/ref/python/)의 [W\&B Python Library](/ko/models/ref/python/)를 살펴보세요.
위 이미지는 여러 [runs](/ko/models/runs/)에 걸친 메트릭을 보고 비교할 수 있는 대시보드 예시를 보여줍니다.