> ## Documentation Index
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> W&B を Deepchecks と統合し、自動テストと実験管理によって ML モデルとデータセットを検証します。
# DeepChecks
export const ColabLink = ({url}) =>
Colabで試す
;
DeepChecks を使うと、機械学習モデルとデータを最小限の手間で検証できます。データの整合性を確認し、分布を調査し、データ分割を検証し、モデルを評価し、異なるモデルを比較できます。このページでは、DeepChecks と W\&B のインテグレーションの使い方を説明します。これにより、検証結果やテストスイートを Experiments とあわせてログできます。
詳細は、[DeepChecks W\&B インテグレーションガイド](https://docs.deepchecks.com/stable/general/usage/exporting_results/auto_examples/plot_exports_output_to_wandb.html)を参照してください。
## はじめに
DeepChecks で W\&B を使用するには、まず [W\&B アカウント](https://wandb.ai/site) に登録してください。DeepChecks の W\&B インテグレーションでは、1 つのチェックを実行し、その結果を W\&B に送信するだけで使い始められます。
```python theme={null}
import wandb
wandb.login()
# deepchecksからチェックをインポートする
from deepchecks.checks import ModelErrorAnalysis
# チェックを実行する
result = ModelErrorAnalysis()
# 結果をwandbにプッシュする
result.to_wandb()
```
個々のチェックをログするだけでなく、DeepChecks のテストスイート全体を W\&B にログすることもできます:
```python theme={null}
import wandb
wandb.login()
# deepchecksからfull_suiteテストをインポートする
from deepchecks.suites import full_suite
# DeepChecksテストスイートを作成して実行する
suite_result = full_suite().run(...)
# 結果をwandbにpushする
# wandb.initに必要な設定や引数をここで渡すことができます
suite_result.to_wandb(project="my-suite-project", config={"suite-name": "full-suite"})
```
## 例
このインテグレーションが実際にどのようなものかを確認するには、[Deepchecks と W\&B を使用してデータとモデルを検証する report](https://wandb.ai/cayush/deepchecks/reports/Validate-your-Data-and-Models-with-Deepchecks-and-W-B--VmlldzoxNjY0ODc5)をご覧ください。ここでは、DeepChecks と W\&B を一緒に使用する方法を紹介しています。
この W\&B インテグレーションについて質問や問題がある場合は、[DeepChecks GitHub リポジトリ](https://github.com/deepchecks/deepchecks) で issue を作成してください。こちらで確認し、回答します。