使用して画像分類モデルを構築する基本的な方法について説明します。取得し、エンドポイントを使用してイメージをプログラミングでテストできます。アプリケーションを構築するためのテンプレートとしてご利用ください。ベースのガイダンスを参照してください。インストールされていること。リソースを作成する必要があります。リソースの両方を作成します。パッケージが必要となります。プロジェクトに含まれていますが、ここから個別にアクセスすることもできます。インストールできます。プロジェクトを複製またはダウンロードします。フォルダーに移動します。画像分類プロジェクトを作成します。サイトからアクセスすることができます。その後、イメージをアップロードして分類子のトレーニングおよびテストを行います。あるかを判別することが、分類子の目的となります。サイトを参照してください。アカウントに関連付けられているアカウントでサインインします。右上にある__歯車アイコン__を選択します。一覧でトレーニングおよび予測リソースを検索し、展開します。値を見つけることができます。これらの値を一時的な場所に保存します。タブに移動して取得することもできます。キーと予測キーが見つかります。データを環境変数として格納するように構成されています。フォルダーに移動することによって設定します。次のコマンドを入力してください。アウトしてください—このメソッドで物体検出のシナリオが実行されますが、このガイドの対象外となります。メソッドに実装されます。このメソッドの定義に移動し、コードを詳しく調べてみましょう。project画像分類プロジェクトは、この最初の数行のコードで作成されます。サイトに表示されます。ガイドで説明されています)。フォルダーに格納されています。そこから読み取られて、それぞれの適切なタグと共にサービスにアップロードされます。個の画像をアップロードできます)。publishこのコードにより、予測モデルの最初のイテレーションが作成され、そのイテレーションが予測エンドポイントに公開されます。公開されたイテレーションに付けられた名前は、予測要求を送信するために使用できます。イテレーションは、公開されるまで予測エンドポイントで利用できません。