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> W&B Sweeps를 활용한 하이퍼파라미터 검색 및 모델 최적화
# Sweeps Overview
export const TryProductLink = ({url}) =>
W&B에서 사용해 보기
;
export const ColabLink = ({url}) =>
Colab에서 사용해 보기
;
W\&B Sweeps를 사용해 하이퍼파라미터 검색을 자동화하고, 풍부한 대화형 실험 추적 결과를 시각화하세요. 베이즈, grid search, random과 같은 널리 사용되는 검색 방법 중에서 선택해 하이퍼파라미터 공간을 탐색할 수 있습니다. 하나 이상의 머신에서 sweep을 확장하고 병렬로 실행하세요.
## 작동 방식
다음 두 개의 [W\&B CLI](/ko/models/ref/cli/) 명령을 사용해 sweep를 생성합니다:
1. sweep를 초기화합니다.
```bash theme={null}
wandb sweep --project
```
2. sweep 에이전트를 시작합니다.
```bash theme={null}
wandb agent
```
앞서 나온 code snippet과 이 페이지에 링크된 Colab은 W\&B CLI를 사용해 sweep을 초기화하고 생성하는 방법을 보여줍니다. Python SDK를 사용해 sweep을 설정, 초기화, 실행하는 방법은 [Sweeps 워크스루](/ko/models/sweeps/walkthrough/)를 참조하세요.
## 시작하기
사용 사례에 따라 W\&B Sweeps를 시작하는 데 도움이 되는 다음 리소스를 살펴보세요.
* sweep 설정을 정의하고, sweep을 초기화하고, sweep을 시작하는 데 사용하는 W\&B Python SDK 명령을 단계별로 설명한 [sweeps 워크스루](/ko/models/sweeps/walkthrough/)를 읽어보세요.
* 이 장을 살펴보며 다음 방법을 알아보세요.
* [코드에 W\&B 추가](/ko/models/sweeps/add-w-and-b-to-your-code/)
* [sweep 설정 정의](/ko/models/sweeps/define-sweep-configuration/)
* [sweeps 초기화](/ko/models/sweeps/initialize-sweeps/)
* [sweep agent 시작](/ko/models/sweeps/start-sweep-agents/)
* [sweep 결과 시각화](/ko/models/sweeps/visualize-sweep-results/)
* W\&B Sweeps를 사용한 하이퍼파라미터 최적화를 다루는 [엄선된 Sweep 실험 목록](/ko/models/sweeps/useful-resources/)을 살펴보세요. 결과는 W\&B Reports에 저장됩니다.
단계별 비디오는 다음을 참조하세요. [Tune Hyperparameters Easily with W\&B Sweeps](https://www.youtube.com/watch?v=9zrmUIlScdY\&ab_channel=Weights%26Biases).
### 노트북 예제
다음 노트북 예제에서는 다양한 프레임워크와 활용 사례에서 하이퍼파라미터 최적화를 위해 W\&B Sweeps를 사용하는 방법을 알아볼 수 있습니다:
* [Sweeps를 사용한 하이퍼파라미터 최적화](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/tensorflow/Hyperparameter_Optimization_in_TensorFlow_using_W\&B_Sweeps.ipynb)
* [XGBoost에서 W\&B Sweeps 사용하기](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/boosting/Using_W\&B_Sweeps_with_XGBoost.ipynb)
