デプロイしたモデルからオンライン予測を提供します。チュートリアルをご覧ください。提供する米国国勢調査の所得データセットを使用します。以上あるかどうかなどの情報が含まれます。ネットワーク(DNN)をトレーニングすることにあります。以上になるかどうかを予測します。このモデルを使用することに重点を置きます。機械学習システムの構築では、問題や意図しない結果が生じる可能性があることを常に意識する必要があります。国勢調査のデータセットに偏りが生じる原因や、機械学習の公平性に関する一般的な説明については、公平性に関する機械学習集中講座をご覧ください。Platform(GCP)の課金対象となる、次のコンポーネントを使用します。料金計算ツールを使用すると、予想される使用量に基づいて費用を見積もることができます。モデルをトレーニングしてデプロイする前に、次の準備作業が必要です。ローカル開発環境を設定します。プロジェクトを設定します。バケットを作成します。ローカル開発環境の設定このチュートリアルを完了するには、以下のリソースが必要です。ガイドでは、上記の要件を満たすための詳しい手順を説明しています。要約した手順を次に示します。3をインストールします。使用する仮想環境を作成します。その環境をアクティブにします。アカウントにログインします。アカウントをまだお持ちでない場合は、新しいアカウントを登録します。プロジェクトを選択または作成します。この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、プロジェクトを作成してください。チュートリアルの完了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認する方法を学習する。インストールして初期化します。キーのファイルパスを格納する環境変数を設定する必要があります。