Hello 画像データ: AutoML 画像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 画像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画像を確認し、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。

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実施していることを前提としています。

インポートした画像を確認する

データセットのインポートが完了すると、自動的に [参照] タブに移動します。このタブには、メニューから [データセット] を選択してアクセスすることもできます。新しいデータセットに関連付けられたアノテーションセット（単一ラベルの画像アノテーションのセット）を選択します。

[データセット] ページに移動

[データセット] ページ

AutoML モデルのトレーニングを開始する

次のいずれかのオプションを選択して、トレーニングを開始します。

[新しいモデルをトレーニング] を選択します。
メニューから [モデル] を選択し、[作成] を選択します。

[モデル] ページに移動
[作成] を選択して [新しいモデルのトレーニング] ウィンドウを開きます。
[トレーニング方法] を選択し、自動的に選択されていない場合はターゲットの [データセット] を選択します。[AutoML] ラジオボタンが選択されていることを確認し、[続行] を選択します。
（省略可）[モデルの定義] を選択して、モデル名を入力します。[続行] をクリックします。
トレーニングオプションを選択します。精度とレイテンシのニーズに応じてモデルオプションを選択します。必要に応じて、増分トレーニングを有効にして [続行] をクリックします。

増分トレーニングの考慮事項は次のとおりです。
- 増分トレーニングは、プロジェクト内に同じ目標でトレーニングされたベースモデルが 1 つ以上ある場合に有効にできます。
- 増分トレーニングでは、新しいモデルをゼロからトレーニングするのではなく、既存のベースモデルを出発点として使用して、新しいモデルをトレーニングできます。
- 増分トレーニングにより、通常はトレーニングが迅速に行われ、トレーニング時間が短縮されます。
- ベースモデルは別のデータセットからトレーニングできます。
[コンピューティングと料金] を選択します。ノード時間予算として 8 ノード時間を指定します。[トレーニングを開始] を選択します。

トレーニングには数時間かかります。モデルのトレーニングが完了すると、メール通知が送信されます。

次のステップ

このチュートリアルの次のページの手順に沿って、トレーニング済みの AutoML モデルのパフォーマンスを確認し、モデルを改善する方法を探る。

エンドポイントにモデルをデプロイして予測するの手順に沿って、トレーニング済みの AutoML モデルをデプロイします。予測のために画像がモデルに送信されます。

データセットを作成して画像をインポートする

モデルのパフォーマンスを評価して分析する