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> W&B Sweeps を使用したハイパーパラメーター探索とモデルの最適化
# Sweeps の概要
export const TryProductLink = ({url}) =>
W&Bで試す
;
export const ColabLink = ({url}) =>
Colabで試す
;
W\&B Sweeps を使用すると、ハイパーパラメーター探索を自動化し、充実したインタラクティブな実験管理を可視化できます。Bayesian、グリッドサーチ、ランダムなど、一般的な探索 method から選択して、ハイパーパラメーター空間を探索できます。1 台以上のマシンにまたがって sweep をスケールし、並列実行できます。
## 仕組み
2 つの [W\&B CLI](/ja/models/ref/cli/) コマンドを使って sweep を作成します。
1. sweep を初期化します。
```bash theme={null}
wandb sweep --project
```
2. sweep エージェントを起動します。
```bash theme={null}
wandb agent
```
前述のコードスニペットと、このページからリンクされている Colab では、W\&B CLI を使用して sweep を初期化し、作成する方法を示しています。Python SDK を使用して sweep を設定、初期化、実行する方法については、[Sweeps ウォークスルー](/ja/models/sweeps/walkthrough/)を参照してください。
## はじめに
ユースケースに応じて、W\&B Sweeps を使い始めるために、以下のリソースを参照してください。
* sweep 設定の定義、sweep の初期化、sweep の開始に使用する W\&B Python SDK コマンドを step ごとに説明した [sweeps ウォークスルー](/ja/models/sweeps/walkthrough/) をお読みください。
* この章では、次の方法を学べます。
* [コードに W\&B を追加する](/ja/models/sweeps/add-w-and-b-to-your-code/)
* [sweep 設定を定義する](/ja/models/sweeps/define-sweep-configuration/)
* [sweeps を初期化する](/ja/models/sweeps/initialize-sweeps/)
* [sweep agents を開始する](/ja/models/sweeps/start-sweep-agents/)
* [sweep の結果を可視化する](/ja/models/sweeps/visualize-sweep-results/)
* W\&B Sweeps を使用したハイパーパラメーター最適化を紹介する、厳選された [Sweep Experiments の一覧](/ja/models/sweeps/useful-resources/) を参照してください。結果は W\&B Reports に保存されます。
step ごとの video については、こちらを参照してください。[Tune Hyperparameters Easily with W\&B Sweeps](https://www.youtube.com/watch?v=9zrmUIlScdY\&ab_channel=Weights%26Biases)。
### ノートブックの例
以下のノートブック例では、さまざまなフレームワークやユースケースで、W\&B Sweeps を使ったハイパーパラメーター最適化の方法を紹介しています。
* [Sweeps を使用したハイパーパラメーター最適化](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/tensorflow/Hyperparameter_Optimization_in_TensorFlow_using_W\&B_Sweeps.ipynb)
* [XGBoost で W\&B Sweeps を使用する](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/boosting/Using_W\&B_Sweeps_with_XGBoost.ipynb)