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# Experiments Classic のサンプルノートブック
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以下のサンプルノートブックは、さまざまなモデルトレーニング実験の実行を追跡する方法を示しています。ノートブックの実行後、実験の結果を Studio Classic で表示できます。Studio Classic の他の機能を紹介するチュートリアルについては、「[Amazon SageMaker Studio Classic ツアー](gs-studio-end-to-end.md)」を参照してください。

## ノートブック環境で実験を追跡する
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ノートブック環境での実験の追跡について詳しくは、以下のサンプルノートブックを参照してください。
+ [Keras モデルをローカルでトレーニングしながら実験を追跡する](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/local_experiment_tracking/keras_experiment.html)
+ [Pytorch モデルをローカルまたはノートブックでトレーニングしながら実験を追跡する](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/local_experiment_tracking/pytorch_experiment.html)

## SageMaker Clarify を使って実験のバイアスと説明可能性を追跡する
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実験におけるバイアスと説明可能性を追跡するためのステップバイアスガイドについては、以下のサンプルノートブックを参照してください。
+ [SageMaker Clarify に関する公平性と説明可能性](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_clarify_integration/tracking_bias_explainability.html)

## スクリプトモードを使用して SageMaker トレーニングジョブの実験を追跡する
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SageMaker トレーニングジョブの実験の追跡について詳しくは、以下のサンプルノートブックを参照してください。
+ [Pytorch 分散データ並列による SageMaker AI 実験の実行 - MNIST Handwritten Digits Classification](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_job_tracking/pytorch_distributed_training_experiment.html)
+ [SageMaker トレーニングジョブを使用して Pytorch モデルをトレーニングしながら実験を追跡する](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_job_tracking/pytorch_script_mode_training_job.html)
+ [SageMaker トレーニングジョブを使用して TensorFlow モデルをトレーニングし、SageMaker Experiments を使用して追跡する](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker-experiments/sagemaker_job_tracking/tensorflow_script_mode_training_job.html)