Hello 画像データ

このチュートリアルでは、Google Cloud コンソールで画像分類モデルをトレーニングして予測を取得するために必要な手順について説明します。

このチュートリアルは「Hello カスタム トレーニング」チュートリアルの一部です。このチュートリアルでは、Vertex AI を使用して画像分類モデルをトレーニングし、そのモデルを使用して予測を提供する方法について説明しています。このチュートリアルでは、Vertex AI のカスタム トレーニング機能を使用して、Vertex AI のビルド済みコンテナ環境のいずれかで TensorFlow Keras トレーニング アプリケーションを実行します。このカスタム トレーニング ジョブは、花の画像をタイプで分類するように機械学習（ML）モデルをトレーニングします。このチュートリアルでは、ML モデルをトレーニングした後、エンドポイントを作成し、そのエンドポイントからウェブアプリに予測を提供する方法を説明します。

チュートリアル ページ

このチュートリアルには複数のページが含まれます。

1. プロジェクトと環境の設定
2. カスタム画像分類モデルのトレーニング
3. カスタム画像分類モデルから取得した予測情報の提供
4. プロジェクトのクリーンアップ

このチュートリアルを完了するには、次のページで説明する操作を行うか、コンソール内チュートリアル（Google Cloud コンソールの同様のチュートリアル）を使用します。

コンソール内チュートリアル

このチュートリアルでは、Google の AutoML テクノロジーを使用して、マルチラベルの画像分類モデルを構築する方法を学習します。このチュートリアルは Google Cloud コンソールで利用できます。

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このタスクを Google Cloud コンソールで直接行う際の順を追ったガイダンスについては、「ガイドを表示」をクリックしてください。

ガイドを表示

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