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始める前に
Google Cloud Platform プロジェクトと認証を設定し、AutoML Natural Language を有効にします。
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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。
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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。
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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。
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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。
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ドキュメントの分析
モデルに基づいてドキュメントの予測を作成します。
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データセットの管理
データセットを管理します。
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モデルの管理
カスタムモデルを管理します。
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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。
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AutoML Entity Extraction for Healthcare
Healthcare Natural Language カスタムモデルをトレーニングします。
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AutoML Entity Extraction for Healthcare
Healthcare Natural Language カスタムモデルをトレーニングします。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
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