機械学習の実験管理を中心にOpenAIやStability AIなどの生成AI企業、さらにはKaggleやアカデミアなどでもよく使われているWeights & Biases (WandB)についてユーザーコミュニティで基礎から応用機能、実務やKaggleでの実用例まで集約した本を作成しました。一度使い始めるともう離れられないこの最高に心地良いML体験を世界中のMLエンジニアと分かち合いたいです。 山本 祐也、シバタ アキラ、鎌田 啓輔、 西山 洋人、井上 顧基、田邊 祐馬 著 第1章 イントロダクション 1.1 MLOpsを再考する必要性 1.2 Weights&Biasesとは? 第2章 WandB 入門 2.1 Experiments(実験管理) 2.2 Artifacts(アーティファクト) 2.3 Tables(テーブル) 2.4 Reports(レポート) 第3章 WandB の
