Hello 動画データ: AutoML 動画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 動画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動画を確認し、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。

  1. プロジェクトの設定

  2. 動画分類データセットの作成

  3. AutoML 動画分類モデルのトレーニング

  4. バッチ予測に使用するモデルのデプロイ

  5. プロジェクトのクリーンアップ

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行っていることを前提としています。

インポートした動画を確認する

ファイルのインポートが完了したことを通知するメールが届きます。このメールには、アノテーション セットを含むデータセットを移動する [参照] タブへのリンクがあります。このアノテーション セットには、インポートされたファイルのデータが含まれています。Vertex AI ダッシュボード または、[データセット] ページに移動をクリックし、適切なデータセットを選択します。

AutoML モデルのトレーニングを開始する

トレーニングを開始するには

  1. 右側のパネルで [新しいモデルをトレーニング] を選択します。

    Vertex AI ダッシュボード

  2. トレーニング方法を選択します。デフォルトは AutoML です。そのまま使用します。

    [新しいモデルをトレーニング] ウィンドウの手順 1

  3. [続行] をクリックします。

  4. モデル名を編集します。注: モデルの名前を指定しない場合、データセット名に基づいて名前が割り当てられます。

    [新しいモデルをトレーニング] ウィンドウの手順 1

  5. [新しいモデルをトレーニング] を選択します。右側のパネルの [Training jobs and models] に demo_data トレーニング ジョブが表示されます。

    [新しいモデルをトレーニング] ウィンドウの手順 2

このトレーニング データセットでは、トレーニングに数時間かかります。トレーニングの開始から約 15 分後に、トレーニング時間を見積もるためのメールが届きます。

現在のトレーニングのステータスを確認するには、右側のパネルで demo_data というトレーニング ジョブをクリックします。モデルのプロパティ ページが表示されます。

[新しいモデルをトレーニング] ウィンドウの手順 2
モデルのトレーニングが完了すると、通知メールが届きます。

評価結果を確認する

トレーニングが完了したら、demo_data モデルを選択してモデルの評価結果を確認します。

Vertex AI ダッシュボード

[評価] タブが開き、モデルのパフォーマンス指標を確認できます。
Vertex AI ダッシュボード

次のステップ

バッチ予測でトレーニング済み AutoML モデルをデプロイするには、このチュートリアルの次のページに進んでください。