> ## Documentation Index
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> 자동화된 테스트와 실험 추적을 사용해 ML 모델과 데이터셋을 검증할 수 있도록 W&B를 Deepchecks와 통합하세요.
# DeepChecks
export const ColabLink = ({url}) =>
Colab에서 사용해 보기
;
DeepChecks를 사용하면 적은 노력으로도 머신 러닝 모델과 데이터를 검증할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 무결성을 확인하고, 데이터 분포를 점검하고, 데이터 분할을 검증하고, 모델을 평가하고, 서로 다른 모델을 비교할 수 있습니다.
[DeepChecks와 wandb 인테그레이션에 대해 자세히 알아보기 ->](https://docs.deepchecks.com/stable/general/usage/exporting_results/auto_examples/plot_exports_output_to_wandb.html)
## 시작하기
DeepChecks에서 W\&B를 사용하려면 먼저 [W\&B 계정](https://wandb.ai/site)에 가입해야 합니다. DeepChecks의 W\&B 인테그레이션을 사용하면 다음과 같이 바로 시작할 수 있습니다:
```python theme={null}
import wandb
wandb.login()
# deepchecks에서 check 임포트
from deepchecks.checks import ModelErrorAnalysis
# check 실행
result = ModelErrorAnalysis()
# 결과를 wandb에 푸시
result.to_wandb()
```
DeepChecks 테스트 스위트 전체를 W\&B에 로깅할 수도 있습니다.
```python theme={null}
import wandb
wandb.login()
# deepchecks에서 full_suite 테스트 임포트
from deepchecks.suites import full_suite
# DeepChecks 테스트 스위트 생성 및 실행
suite_result = full_suite().run(...)
# 결과를 wandb에 푸시
# 필요한 wandb.init 설정 및 인수를 여기서 전달할 수 있습니다
suite_result.to_wandb(project="my-suite-project", config={"suite-name": "full-suite"})
```
## 예시
[이 리포트](https://wandb.ai/cayush/deepchecks/reports/Validate-your-Data-and-Models-with-Deepchecks-and-W-B--VmlldzoxNjY0ODc5)는 DeepChecks와 W\&B를 함께 사용할 때의 강력한 활용 효과를 보여줍니다.
이 W\&B 인테그레이션에 대해 궁금한 점이 있거나 문제가 발생했나요? [DeepChecks GitHub 저장소](https://github.com/deepchecks/deepchecks)에 이슈를 등록해 주시면, 저희가 확인해 답변드리겠습니다.
이 W\&B 인테그레이션에 대해 궁금한 점이 있거나 문제가 발생했나요? [DeepChecks GitHub 저장소](https://github.com/deepchecks/deepchecks)에 이슈를 등록해 주시면, 저희가 확인해 답변드리겠습니다.