Hello 画像データ

このチュートリアルでは、 Cloud de Confiance コンソールで画像分類モデルをトレーニングし、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は「Hello カスタム トレーニング」チュートリアルの一部です。このチュートリアルでは、Agent Platform を使用して画像分類モデルをトレーニングし、そのモデルを使用して予測を提供する方法について説明しています。このチュートリアルでは、Agent Platform のカスタム トレーニング機能を使用して、Agent Platform のビルド済みコンテナ環境のいずれかで TensorFlow Keras トレーニング アプリケーションを実行します。このカスタム トレーニング ジョブは、花の画像をタイプで分類するように機械学習（ML）モデルをトレーニングします。このチュートリアルでは、ML モデルをトレーニングした後、エンドポイントを作成し、そのエンドポイントからウェブアプリに予測を提供する方法を説明します。

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。

1. プロジェクトと環境の設定
2. カスタム画像分類モデルのトレーニング
3. カスタム画像分類モデルから取得した予測情報の提供
4. プロジェクトのクリーンアップ

このチュートリアルを完了するには、次のページに書かれた手順で進めるか、 Cloud de Confiance コンソール内にあるウォークスルー形式のチュートリアル（ここで説明している内容と同様のチュートリアル）を使用します。

コンソール内チュートリアル

このチュートリアルでは、Google の AutoML テクノロジーを使用して、マルチラベルの画像分類モデルを構築する方法を学習します。このチュートリアルはCloud de Confiance コンソールで利用できます。