Colab ノートブック

このページは、GitHub でホストされている一部の Colaboratory ノートブックにリンクしています。これらのリンクでは、AutoML Tables の一般的な使用例が紹介されています。

ノートブックの使い方

Colaboratory ノートブックを使用するには、ノートブックを Google ドライブにコピーして Colaboratory(Colab)で開きます。各ステップ(セル)を実行すると、その結果が表示されます。セルを実行するには、Shift+Enter キーを押します。Colab によって自動的に各セルの最終行の戻り値が表示されます。Colab でノートブックを実行する方法については、Colab のウェルカム ページをご覧ください。

ランタイム環境

最も簡単な設定方法は、クラウド上のホスト型ランタイムで Colab ノートブックを実行する方法です。この場合、ホストされた VM はアクティブでない状態が 90 分間続くとタイムアウトします。AutoML Tables プロセスのステップには数時間かかるものもあるため、ステップの完了を待つ間にセッションがタイムアウトになります。タイムアウト後に再起動する場合は、初期化と認証の手順を繰り返し、作業を中断したところからノートブックを続行します。データセット名などの一部の変数の値を、前のセルの出力からコピーする必要があります。

ノートブックをローカルのランタイム環境で実行することも可能です。手順については、ローカル ランタイムをご覧ください。

90 分のタイムアウト期間の終了前にセッションが切断された場合(ノートパソコンを閉じた場合など)は、[再接続] をクリックしてセッションを再開してください。

始める前に

AutoML Tables ノートブックを実行する前に、始める前にの説明に従って、Google Cloud プロジェクトに対して AutoML Tables を有効にする必要があります。

終了後

作業が完了したら、ノートブックでデプロイしたモデルのデプロイ解除を行ってください。これにより、追加のモデルデプロイ料金の発生を防ぐことができます。

AutoML Tables のノートブック

  • ノートブックを使ってみる

    収入がしきい値を上回るか下回るかを予測するバイナリ分類モデルをトレーニングします。

  • 購入予測

    購入予測を行うバイナリ分類モデルをトレーニングします。

  • 結果のスライス

    オープンソースのツールを使用して分類モデルの結果をスライス、分析します。

  • おすすめの音楽

    バイナリ分類モデルをトレーニングして、ユーザーの曲の類似度を予測し、おすすめを生成します。