入門ガイド

ベータ版

このプロダクトには、サービス固有の利用規約の「一般的なサービス規約」の「pre-GA サービス規約」が適用されます。 一般提供前のプロダクトは「現状のまま」ご利用いただけますが、サポートが制限される場合があります。 詳しくは、リリース ステージの説明をご覧ください。

• 始める前に

  Google Cloud Platform プロジェクトと認証をセットアップし、AutoML Tables を有効にします。

• トレーニング データの準備

  モデルのトレーニングに使用するデータを編成して、ラベルを付けます。

• データセットの作成とデータのインポート

  データセットを作成し、表形式のデータをインポートします。

• モデルのトレーニング

  データセット スキーマを確認して更新し、モデルをトレーニングします。

• モデルの評価

  モデルの評価の指標を検討し、モデルを改善します。

• オンライン予測

  モデルに基づいて値のセットの予測を作成します。

• バッチ予測

  モデルに基づいて複数のセットの値の予測を作成します。

• 予測の説明

  モデルがトレーニング データを使用し、予測を行う方法を可視化します。

• モデルのエクスポート

  モデルをエクスポートして Docker でモデルを実行し、予測を行います。

• データセットの管理

  データセットを管理します。

• モデルの管理

  カスタムモデルを管理します。

• モデル アーキテクチャの表示

  Cloud Logging を使用してモデルの構造を表示します。

• 長時間実行オペレーションによる作業

  長時間実行オペレーションのステータスの確認や、そのオペレーションの待機、キャンセルを行います。