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。 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。
   

   

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。

   

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。

   

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。

   

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。

モデルの継続的なトレーニングをキャンセルするには、コンテンツのナビゲーション メニューで [トレーニング] をクリックして、 その他アイコン > [トレーニング パイプラインのキャンセル] をクリックします。パイプラインは数分後にキャンセルされます。

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。

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。

「トレーニング時間（実時間）」は、トレーニング ジョブの費用を計算するために使用される時間で、トレーニングにかかった時間ではありません。

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。

[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。

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。