Hello 画像データ: AutoML 画像分類モデルのトレーニング

Google Cloud コンソールを使用して AutoML 画像分類モデルをトレーニングします。データセットを作成してデータをインポートしたら、Google Cloud コンソールを使用してトレーニング画像を確認し、モデルのトレーニングを開始します。

このチュートリアルには複数のページが含まれます。

各ページは、前のページのチュートリアルの手順をすでに実施していることを前提としています。

1. インポートした画像の確認

データセットをインポートすると、[参照] タブに移動します。このタブには、サイドメニューから [データセット] を選択し、新しいデータセットに関連付けられたアノテーションセット（単一ラベルの画像アノテーションのセット）を選択してアクセスすることもできます。

[データセット] ページ

[参照] タブで [新しいモデルのトレーニング] を選択して、トレーニングを開始できます。また、サイドメニューから [モデル] を選択し、次に [作成] を選択してトレーニングを開始することもできます。

[モデル] ページに移動
[作成] を選択して [新しいモデルのトレーニング] ウィンドウを開きます。
最初の [トレーニング方法を選択する] セクションで、ターゲットデータセットとアノテーションセットが自動的に選択されていない場合は、これらを選択します。 [AutoML] がオンになっていることを確認し、[続行] を選択します。
次の [モデルの定義] セクションで [モデル名] フィールド（省略可）に入力し、[続行] を選択します。
最後の [コンピューティングと料金] でノード時間予算として 8 ノード時間を指定し、[トレーニングを開始] を選択します。

トレーニングには数時間かかります。モデルのトレーニングが終了すると、通知メールが届きます。

このチュートリアルの次のページに沿って、トレーニング済みの AutoML モデルをエンドポイントにデプロイし、画像を予測用のモデルに送信する。