Dokumentasi AutoML Vision
AutoML Vision enables you to train memungkinkan Anda melatih model machine learning untuk mengklasifikasikan gambar sesuai dengan label yang Anda tentukan sendiri.
- Melatih model dari gambar berlabel dan mengevaluasi performanya.
- Manfaatkan layanan pelabelan manusia untuk set data dengan gambar tak berlabel.
- Daftarkan model terlatih untuk ditayangkan melalui AutoML API.
AutoML Vision Edge kini memungkinkan Anda untuk mengekspor model kustom Anda yang sudah terlatih
- AutoML Vision Edge dapat Anda gunakan untuk melatih dan men-deploy model berlatensi rendah dan akurasi tinggi yang dioptimalkan untuk perangkat edge.
- Dengan Tensorflow Lite, Core ML, dan format ekspor container, AutoML Vision Edge mendukung berbagai perangkat.
- Arsitektur hardware yang didukung: Coral Edge TPU, ARM, dan NVIDIA.
- Untuk membangun aplikasi di perangkat iOS atau Android, Anda dapat menggunakan AutoML Vision Edge di ML Kit. Solusi ini tersedia melalui Firebase dan menawarkan alur pengembangan end-to-end untuk membuat dan men-deploy model kustom ke perangkat seluler menggunakan library klien ML Kit.
Referensi dokumentasi
Panduan
-
Panduan memulai: Memberikan label pada gambar dengan menggunakan AutoML Vision.
-
Panduan memulai: Memberi label pada gambar dengan menggunakan model AutoML Vision Edge
-
Panduan AutoML Vision untuk Pemula
-
Mempersiapkan data pelatihan Anda
-
Membuat set data dan mengimpor gambar
-
Pelabelan manual
-
Men-deploy model Anda
-
Evaluasi Model
-
Membuat prediksi individual
-
Referensi
Video terkait
Coba Cloud Vision untuk Anda sendiri
Buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata.
Pelanggan baru mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji,
dan men-deploy workload.