Hello テキストデータ

2024 年 9 月 15 日以降、分類、エンティティ抽出、感情分析の目標をカスタマイズするには、Vertex AI Gemini のプロンプトとチューニングに移行する必要があります。Vertex AI AutoML Text のモデルを、分類、エンティティ抽出、感情分析の目標に向けてトレーニングまたは更新することはできなくなります。既存の Vertex AI AutoML Text モデルは、2025 年 6 月 15 日まで引き続き使用できます。AutoML Text と Gemini の比較については、AutoML Text ユーザー向けの Gemini をご覧ください。プロンプト機能の向上による Gemini のユーザーエクスペリエンスの改善について詳しくは、チューニングの概要をご覧ください。チューニングを開始するには、Gemini テキストモデルのモデルチューニングをご覧ください。

このチュートリアルでは、Google Cloud コンソールでテキスト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では、Kaggle オープンソースデータセット HappyDB のクラウドソースの「happy moments」を使用して、AutoML モデルをトレーニングします。結果として得られるモデルにより、「happy moments」が「causes of happiness」に対応するカテゴリに分類されます。

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。

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。

コンソール内チュートリアル

この 2 つのチュートリアルは Google Cloud コンソールで利用できます。

パート 1

コンソール内チュートリアルのパート 1 では、Google の AutoML テクノロジーを使用してテキスト分類モデルを構築する方法を学びます。

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。

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パート 2

これは、AutoML テキスト分類モデルの構築に関する 2 番目のチュートリアルです。続行するには、パート 1 でトレーニングしたモデルが必要です。

フォローアップチュートリアル（省略可）

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。

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