> ## Documentation Index
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# チュートリアルの概要

> インタラクティブなチュートリアルで W&B を使い始めましょう。

## Fundamentals

以下のチュートリアルでは、機械学習の 実験管理 、 モデルの評価 、 ハイパーパラメータチューニング 、 モデル や データセット の バージョン管理 など、W\&B の基本操作について説明します。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Track experiments" href="/models/tutorials/experiments/">
    W\&B を使用して、機械学習の 実験管理 、 モデル の チェックポイント 保存、チームとのコラボレーションなどを行います。
  </Card>

  <Card title="Visualize predictions" href="/models/tutorials/tables/">
    MNIST データセット を用いた PyTorch での トレーニング 中に、 モデル の 予測 を追跡、可視化、比較します。
  </Card>
</CardGroup>

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Tune hyperparameters" href="/models/tutorials/sweeps/">
    W\&B Sweeps を使用して、学習率、 バッチサイズ 、隠れ層の数などの ハイパーパラメーター の組み合わせを自動的に探索する組織化された手法を構築します。
  </Card>

  <Card title="Track models and datasets" href="/models/tutorials/artifacts/">
    W\&B Artifacts を使用して、ML 実験 パイプライン を追跡します。
  </Card>
</CardGroup>

## 人気の ML フレームワーク チュートリアル

人気の ML フレームワーク やライブラリを W\&B で使用する方法について、ステップバイステップの情報を確認してください。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="PyTorch" href="/models/tutorials/pytorch">
    W\&B を PyTorch コード に インテグレーション し、 パイプライン に 実験管理 を追加します。
  </Card>

  <Card title="HuggingFace Transformers" href="/models/tutorials/huggingface">
    W\&B インテグレーション を使用して、Hugging Face モデル のパフォーマンスを素早く可視化します。
  </Card>
</CardGroup>

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Keras" href="/models/tutorials/tensorflow">
    W\&B と Keras を使用して、機械学習の 実験管理 、 データセット の バージョン管理 、 プロジェクト のコラボレーションを行います。
  </Card>

  <Card title="XGBoost" href="/models/tutorials/xgboost_sweeps/">
    W\&B と XGBoost を使用して、機械学習の 実験管理 、 データセット の バージョン管理 、 プロジェクト のコラボレーションを行います。
  </Card>
</CardGroup>

## その他のリソース

W\&B AI Academy を訪れて、 アプリケーション で LLM を トレーニング 、 ファインチューニング し、活用する方法を学びましょう。MLOps や LLMOps ソリューションを実装しましょう。W\&B の コース で、実世界の ML の課題に取り組みましょう。

* 大規模言語モデル (LLMs)
  * [LLM Engineering: Structured Outputs](https://www.wandb.courses/courses/steering-language-models?utm_source=wandb_docs\&utm_medium=code\&utm_campaign=tutorials)
  * [Building LLM-Powered Apps](https://www.wandb.courses/courses/building-llm-powered-apps?utm_source=wandb_docs\&utm_medium=code\&utm_campaign=tutorials)
  * [Training and Fine-tuning Large Language Models](https://www.wandb.courses/courses/training-fine-tuning-LLMs?utm_source=wandb_docs\&utm_medium=code\&utm_campaign=tutorials)
* 効果的な MLOps
  * [Model CI/CD](https://www.wandb.courses/courses/enterprise-model-management?utm_source=wandb_docs\&utm_medium=code\&utm_campaign=tutorials)
  * [Effective MLOps: Model Development](https://www.wandb.courses/courses/effective-mlops-model-development?utm_source=wandb_docs\&utm_medium=code\&utm_campaign=tutorials)
  * [CI/CD for Machine Learning (GitOps)](https://www.wandb.courses/courses/ci-cd-for-machine-learning?utm_source=wandb_docs\&utm_medium=code\&utm_campaign=tutorials)
  * [Data Validation in Production ML Pipelines](https://www.wandb.courses/courses/data-validation-for-machine-learning?utm_source=wandb_docs\&utm_medium=code\&utm_campaign=tutorials)
  * [Machine Learning for Business Decision Optimization](https://www.wandb.courses/courses/decision-optimization?utm_source=wandb_docs\&utm_medium=code\&utm_campaign=tutorials)
* W\&B Models
  * [W\&B 101](https://wandb.ai/site/courses/101/?utm_source=wandb_docs\&utm_medium=code\&utm_campaign=tutorials)
  * [W\&B 201: Model Registry](https://www.wandb.courses/courses/201-model-registry?utm_source=wandb_docs\&utm_medium=code\&utm_campaign=tutorials)